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Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

时间:2021-08-13 00:25     来源/作者:JasonLiu1919

创建测试数据:

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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)

运行结果:

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

求两个dataframe的交集

?
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2
intersected_df = pd.merge(df1, df2, how='inner')
print(intersected_df)

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

也可以指定求交集的列:

?
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2
intersected_df = pd.merge(df1, df2, on=['subject'], how='inner')
print(intersected_df)

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

求差集

df2-df1:

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

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

df1-df2:

?
1
2
set_diff_df = pd.concat([df1, df2, df2]).drop_duplicates(keep=false)
print(set_diff_df)

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

另一种求差集的方法是:

以df1-df2为例:

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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结果是一样的:

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

到此这篇关于pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关pandas dataframe交集差集内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家!

原文链接:https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/107165778/

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