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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(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)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(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

創(chuàng)建測(cè)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：

在這里插入圖片描述

求兩個(gè)dataframe的交集

intersected_df = pd.merge(df1, df2, how='inner')
print(intersected_df)

在這里插入圖片描述

也可以指定求交集的列：

intersected_df = pd.merge(df1, df2, on=['Subject'], how='inner')
print(intersected_df)

在這里插入圖片描述

求差集

df2-df1：

set_diff_df = pd.concat([df2, df1, df1]).drop_duplicates(keep=False)
print(set_diff_df)

在這里插入圖片描述

df1-df2：

set_diff_df = pd.concat([df1, df2, df2]).drop_duplicates(keep=False)
print(set_diff_df)

在這里插入圖片描述

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：

在這里插入圖片描述

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(qǐng)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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