詳解利用Pandas求解兩個DataFrame的差集,交集,并集

更新時間：2022年07月15日 08:34:07 作者：尤而小屋

這篇文章主要和大家講解一下如何利用Pandas函數(shù)求解兩個DataFrame的差集、交集、并集，文中的示例代碼講解詳細，感興趣的小伙伴可以了解一下

模擬數(shù)據(jù)

模擬一份簡單的數(shù)據(jù)：

In [1]:

import?pandas?as?pd

In [2]:

df1?=?pd.DataFrame({"col1":[1,2,3,4,5],
????????????????????"col2":[6,7,8,9,10]
???????????????????})

df2?=?pd.DataFrame({"col1":[1,3,7],
????????????????????"col2":[6,8,10]
???????????????????})

In [3]:

df1

Out[3]:

	col1	col2
0	1	6
1	2	7
2	3	8
3	4	9
4	5	10

In [4]:

df2

Out[4]:

	col1	col2
0	1	6
1	3	8
2	7	10

兩個DataFrame的相同部分：

差集

方法1：concat + drop_duplicates

In [5]:

df3?=?pd.concat([df1,df2])
df3

Out[5]:

	col1	col2
0	1	6
1	2	7
2	3	8
3	4	9
4	5	10
0	1	6
1	3	8
2	7	10

In [6]:

#?結果1

df3.drop_duplicates(["col1","col2"],keep=False)

Out[6]:

	col1	col2
1	2	7
3	4	9
4	5	10
2	7	10

方法2：append + drop_duplicates

In [7]:

df4?=?df1.append(df2)
df4

Out[7]:

	col1	col2
0	1	6
1	2	7
2	3	8
3	4	9
4	5	10
0	1	6
1	3	8
2	7	10

In [8]:

#?結果2

df4.drop_duplicates(["col1","col2"],keep=False)

Out[8]:

	col1	col2
1	2	7
3	4	9
4	5	10
2	7	10

交集

方法1：merge

In [9]:

#?結果

#?等效：df5 = pd.merge(df1, df2, how="inner")
df5?=?pd.merge(df1,df2)

df5

Out[9]:

	col1	col2
0	1	6
1	3	8

方法2：concat + duplicated + loc

In [10]:

df6?=?pd.concat([df1,df2])
df6

Out[10]:

	col1	col2
0	1	6
1	2	7
2	3	8
3	4	9
4	5	10
0	1	6
1	3	8
2	7	10

In [11]:

s?=?df6.duplicated(subset=['col1','col2'],?keep='first')
s

Out[11]:

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

In [12]:

#?結果
df8?=?df6.loc[s?==?True]
df8

Out[12]:

	col1	col2
0	1	6
1	3	8

方法3：concat + groupby + query

In [13]:

#?df6?=?pd.concat([df1,df2])

df6

Out[13]:

	col1	col2
0	1	6
1	2	7
2	3	8
3	4	9
4	5	10
0	1	6
1	3	8
2	7	10

In [14]:

df9?=?df6.groupby(["col1",?"col2"]).size().reset_index()
df9.columns?=?["col1",?"col2",?"count"]

df9

Out[14]:

	col1	col2	count
0	1	6	2
1	2	7	1
2	3	8	2
3	4	9	1
4	5	10	1
5	7	10	1

In [15]:

df10?=?df9.query("count?>?1")[["col1",?"col2"]]
df10

Out[15]:

	col1	col2
0	1	6
2	3	8

并集

方法1：concat + drop_duplicates

In [16]:

df11?=?pd.concat([df1,df2])
df11

Out[16]:

	col1	col2
0	1	6
1	2	7
2	3	8
3	4	9
4	5	10
0	1	6
1	3	8
2	7	10

In [17]:

#?結果

#?df12?=?df11.drop_duplicates(subset=["col1","col2"],keep="last")
df12?=?df11.drop_duplicates(subset=["col1","col2"],keep="first")
df12

Out[17]:

	col1	col2
0	1	6
1	2	7
2	3	8
3	4	9
4	5	10
2	7	10

方法2：append + drop_duplicates

In [18]:

df13?=?df1.append(df2)

#?df13.drop_duplicates(subset=["col1","col2"],keep="last")
df13.drop_duplicates(subset=["col1","col2"],keep="first")

Out[18]:

	col1	col2
0	1	6
1	2	7
2	3	8
3	4	9
4	5	10
2	7	10

方法3：merge

In [19]:

pd.merge(df1,df2,how="outer")

Out[19]:

	col1	col2
0	1	6
1	2	7
2	3	8
3	4	9
4	5	10
5	7	10

以上就是詳解利用Pandas求解兩個DataFrame的差集,交集,并集的詳細內容，更多關于Pandas DataFrame差集交集并集的資料請關注腳本之家其它相關文章！

您可能感興趣的文章:

python opencv對圖像進行旋轉且不裁剪圖片的實現(xiàn)方法
今天小編就為大家分享一篇python opencv對圖像進行旋轉且不裁剪圖片的實現(xiàn)方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
2019-07-07
pytorch實現(xiàn)線性擬合方式
今天小編就為大家分享一篇pytorch實現(xiàn)線性擬合方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
2020-01-01
如何用python繪制雷達圖
這篇文章主要介紹了如何用python繪制雷達圖，幫助大家更好的利用python進行數(shù)據(jù)分析，感興趣的朋友可以了解下
2021-04-04
web.py在SAE中的Session問題解決方法（使用mysql存儲）
這篇文章主要介紹了web.py在SAE中的Session問題解決方法（使用mysql存儲）,本文直接給出實現(xiàn)代碼,代碼中包含詳細注釋,需要的朋友可以參考下
2015-06-06
Matplotlib中%matplotlib inline如何使用
這篇文章主要介紹了Matplotlib中%matplotlib inline如何使用，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
2020-07-07
python批量修改文件名的三種方法實例
同事最近有個需求,需要批量修改文件的名稱,這篇文章主要給大家介紹了關于python批量修改文件名的三種方法,文中通過實例代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下
2022-05-05
一文帶你探索Python中15個常見的魔術方法
在Python中,特殊方法（也稱為魔術方法）是由Python解釋器自動調用的,我們不需要手動調用它們,本文小編為大家整理了15個常見特殊方法的實現(xiàn),希望對大家有所幫助
2024-01-01
淺析python 動態(tài)庫m.so.1.0錯誤問題
這篇文章主要介紹了python 動態(tài)庫m.so.1.0錯誤問題，文中給大家提到了python中使用動態(tài)庫的方法，通過實例代碼給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下
2020-05-05
深入解析python返回函數(shù)和匿名函數(shù)
這篇文章主要介紹了python返回函數(shù)和匿名函數(shù)的相關知識，本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下
2022-04-04
Python簡單獲取網(wǎng)卡名稱及其IP地址的方法【基于psutil模塊】
這篇文章主要介紹了Python簡單獲取網(wǎng)卡名稱及其IP地址的方法,結合實例形式分析了Python基于psutil模塊針對本機網(wǎng)卡硬件信息的讀取操作簡單使用技巧,需要的朋友可以參考下
2018-05-05