Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码
作者：JasonLiu1919
这篇文章主要介绍了Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
创建测试数据：
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：
求两个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)
另一种求差集的方法是：
以df1-df2为例：
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结果是一样的：
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脚本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脚本之家！