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python - 为 Pandas 设置差异

coder 2023-05-22 原文

一个简单的 Pandas 问题:

是否有 drop_duplicates() 功能可以删除复制中涉及的每一行？

一个等价的问题如下:pandas 对数据帧有什么不同吗？

例如:

In [5]: df1 = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3], 'col2':[2,3,4]})

In [6]: df2 = pd.DataFrame({'col1':[4,2,5], 'col2':[6,3,5]})

In [7]: df1
Out[7]: 
   col1  col2
0     1     2
1     2     3
2     3     4

In [8]: df2
Out[8]: 
   col1  col2
0     4     6
1     2     3
2     5     5

所以也许像 df2.set_diff(df1) 这样的东西会产生这个:

   col1  col2
0     4     6
2     5     5

但是，我不想依赖索引，因为就我而言，我必须处理具有不同索引的数据帧。

顺便说一句，我最初考虑扩展当前的 drop_duplicates() 方法，但现在我意识到使用集合论属性的第二种方法通常会更有用。不过，这两种方法都解决了我当前的问题。

谢谢!

最佳答案

有点复杂，但如果你想完全忽略索引数据。将数据帧的内容转换为包含列的元组集:

ds1 = set(map(tuple, df1.values))
ds2 = set(map(tuple, df2.values))

此步骤也将删除数据框中的任何重复项(忽略索引)

set([(1, 2), (3, 4), (2, 3)])   # ds1

然后可以使用 set 方法来查找任何内容。例如寻找差异:

ds1.difference(ds2)

给出: 设置([(1, 2), (3, 4)])

如果需要，可以将其带回数据框。注意必须将集合转换为列表 1，因为集合不能用于构造数据框:

pd.DataFrame(list(ds1.difference(ds2)))

关于python - 为 Pandas 设置差异，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18180763/

pythonPandascodesectionpredataframe

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