Pandas中兩個(gè)dataframe的交集和差集的示例代碼
更新時(shí)間：2020年12月13日 10:26:38 作者：JasonLiu1919
這篇文章主要介紹了Pandas中兩個(gè)dataframe的交集和差集的示例代碼，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
創(chuàng)建測試數(shù)據(jù)：
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a DataFrame
df1 = {
'Subject':['semester1','semester2','semester3','semester4','semester1',
'semester2','semester3'],
'Score':[62,47,55,74,31,77,85]}
df2 = {
'Subject':['semester1','semester2','semester3','semester4'],
'Score':[90,47,85,74]}
df1 = pd.DataFrame(df1,columns=['Subject','Score'])
df2 = pd.DataFrame(df2,columns=['Subject','Score'])
print(df1)
print(df2)
運(yùn)行結(jié)果：
求兩個(gè)dataframe的交集
intersected_df = pd.merge(df1, df2, how='inner') print(intersected_df)
也可以指定求交集的列：
intersected_df = pd.merge(df1, df2, on=['Subject'], how='inner') print(intersected_df)
求差集
df2-df1：
set_diff_df = pd.concat([df2, df1, df1]).drop_duplicates(keep=False) print(set_diff_df)
df1-df2：
set_diff_df = pd.concat([df1, df2, df2]).drop_duplicates(keep=False) print(set_diff_df)
另一種求差集的方法是：
以df1-df2為例：
df1 = df1.append(df2) df1 = df1.append(df2) set_diff_df = df1.drop_duplicates(subset=['Subject', 'Score'],keep=False) print(set_diff_df)
得到的df1-df2結(jié)果是一樣的：
到此這篇關(guān)于Pandas中兩個(gè)dataframe的交集和差集的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas dataframe交集差集內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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