pandas DataFrame 交集并集补集的实现

最高的道德就是不断地为人服务,为人类的爱而工作。相信自已。不要妄加评判自已,也不会把自已交给别人评判,更不会贬低自已。

1.场景,对于colums都相同的dataframe做过滤的时候

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(从df1中过滤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)

代码:

# -*- 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pandas DataFrame 交集并集补集的实现。要纠正别人之前,先反省自己有没有出错。更多关于pandas DataFrame 交集并集补集的实现请关注haodaima.com其它相关文章!

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