pandas DataFrame 交集并集補(bǔ)集的實(shí)現(xiàn)
更新時(shí)間：2019年06月24日 14:18:33 作者：niuniuc.vip
這篇文章主要介紹了pandas DataFrame 交集并集補(bǔ)集的實(shí)現(xiàn)，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
1.場(chǎng)景，對(duì)于colums都相同的dataframe做過(guò)濾的時(shí)候
例如：
df1 = DataFrame([['a', 10, '男'],
['b', 11, '男'],
['c', 11, '女'],
['a', 10, '女'],
['c', 11, '男']],
columns=['name', 'age', 'sex'])
df2 = DataFrame([['a', 10, '男'],
['b', 11, '女']],
columns=['name', 'age', 'sex'])
取交集：print(pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age', 'sex']))
取并集：print(pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age', 'sex'], how='outer'))
取差集(從df1中過(guò)濾df1在df2中存在的行)：
df1 = df1.append(df2) df1 = df1.append(df2) df1 = df1.drop_duplicates(subset=['name', 'age', 'sex'],keep=False) print(df1)
代碼：
# -*- coding:utf-8 -*-
__version__ = '1.0.0.0'
"""
@brief : 簡(jiǎn)介
@details: 詳細(xì)信息
@author : zhphuang
@date : 2018-10-29
"""
import pandas as pd
from pandas import *
df1 = DataFrame([['a', 10, '男'],
['b', 11, '男'],
['c', 11, '女'],
['a', 10, '女'],
['c', 11, '男']],
columns=['name', 'age', 'sex'])
print("df1:\n%s\n\n" % df1)
df2 = DataFrame([['a', 10, '男'],
['b', 11, '女']],
columns=['name', 'age', 'sex'])
print("df2:\n%s\n\n" % df2)
# 取交集
print("交集:\n%s\n\n" % pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age', 'sex']))
# 取并集
print("并集:\n%s\n\n" % pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age', 'sex'], how='outer'))
# 從df1中過(guò)濾df1在df2中存在的行，也就是取補(bǔ)集
df1 = df1.append(df2)
df1 = df1.append(df2)
print("補(bǔ)集(從df1中過(guò)濾df1在df2中存在的行):\n%s\n\n" % df1.drop_duplicates(subset=['name', 'age', 'sex'],keep=False))
截圖
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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