python DataFrame 取差集实例-6ren

python DataFrame 取差集实例

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09

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这篇CFSDN的博客文章python DataFrame 取差集实例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

需求：给定一个dataframe和一个list，list中存放的是dataframe中某一列的元素，删除dataframe中与list元素重复的行（即取差集）.

在网上搜了一圈，好像没看到DataFrame中取差集的方式，所以自己写了一个。方法比较繁琐，如果有更简便的方式，请留言.

 
    ? 
   
 
     
       
       
         import 
         pandas as pd 
        
 
         data  
         = 
         [[ 
         1 
         , 
         2 
         , 
         3 
         ],[ 
         2 
         , 
         3 
         , 
         4 
         ],[ 
         3 
         , 
         4 
         , 
         5 
         ],[ 
         4 
         , 
         5 
         , 
         6 
         ]] 
        
 
         # 创建dataframe，包含a,b,c三列 
        
 
         df  
         = 
         pd.DataFrame(data, columns 
         = 
         [ 
         'a' 
         , 
         'b' 
         , 
         'c' 
         ]) 
        
 
         print 
         (df) 
        
 
         # a 列中待删除的元素 
        
 
         a_to_drop  
         = 
         [ 
         1 
         ,  
         3 
         ] 
        
 
         # 找到待删除元素所在的位置，返回的是 true or false 序列 
        
 
         flag  
         = 
         df[ 
         'a' 
         ].isin(a_to_drop) 
        
 
         # 由于我们要取差集，因此对上述序列取反 
        
 
         diff_flag  
         = 
         [ 
         not 
         f  
         for 
         f  
         in 
         flag] 
        
 
         # res 为我们所需要的差集 
        
 
         res  
         = 
         df[diff_flag] 
        
 
         # 重置index 
        
 
         res.index  
         = 
         [i  
         for 
         i  
         in 
         range 
         ( 
         len 
         (res))] 
        
 
         print 
         (res) 
        
 
     
 
   

以上这篇python DataFrame 取差集实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://blog.csdn.net/u012560212/article/details/78626273 。

最后此篇关于python DataFrame 取差集实例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python DataFrame 取差集实例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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