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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章pandas DataFrame 交集并集补集的实现由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
1.场景，对于colums都相同的dataframe做过滤的时候 。
例如:
|
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|
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(从df1中过滤df1在df2中存在的行):
|
1
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4
|
df1
=
df1.append(df2)
df1
=
df1.append(df2)
df1
=
df1.drop_duplicates(subset
=
[
'name'
,
'age'
,
'sex'
],keep
=
False
)
print
(df1)
|
代码:
|
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|
# -*- coding:utf-8 -*-
__version__
=
'1.0.0.0'
"""
@brief : 简介
@details: 详细信息
@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'
))
# 从df1中过滤df1在df2中存在的行，也就是取补集
df1
=
df1.append(df2)
df1
=
df1.append(df2)
print
(
"补集(从df1中过滤df1在df2中存在的行):\n%s\n\n"
%
df1.drop_duplicates(subset
=
[
'name'
,
'age'
,
'sex'
],keep
=
False
))
|
截图 。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/niuniuc/p/9873134.html 。
最后此篇关于pandas DataFrame 交集并集补集的实现的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas DataFrame 交集并集补集的实现的内容请搜索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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