极客笔记Python Pandas – 返回不在其他索引中的元素并获取差异
在数据处理和分析过程中，我们经常需要从两个不完全相同的数据集中获取差异。这个过程称为比较，可以帮助我们找到数据的新增、删除和修改等变化。Python Pandas库提供了许多方法来进行比较和研究数据集中的差异。其中之一是获取两个数据集中不同的元素。在本文中，我们将学习如何使用Python Pandas库来获取不在其他索引中的元素并获取差异。
基础
首先，我们需要安装Python Pandas库。我们可以使用以下命令在终端或命令窗口中安装它：
pip install pandas
接下来，我们将导入Pandas库和创建两个数据集来演示不同的元素。我们将使用Pandas库的Dataframe对象来创建这些数据集。Dataframe是一种二维表格数据结构，其中数据以行和列的形式排列。
import pandas as pd
# 创建第一个数据集
df1 = pd.DataFrame({
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']
})
print("第一个数据集：")
print(df1)
# 创建第二个数据集
df2 = pd.DataFrame({
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A4'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B4'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C4'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D4']
})
print("\n第二个数据集：")
print(df2)
上面的代码将创建两个数据集：df1和df2。两个数据集包含了相同的列名，但行数和值不同。让我们了解如何查找两个数据集之间的差异。
找到差异
为了查找两个数据集之间的差异，我们将使用Pandas库的concat()和drop_duplicates()方法。concat()方法用于按照指定的轴（行或列）连接两个数据集。drop_duplicates()方法则用于去重。我们将使用concat()方法连接两个数据集，合并后再使用drop_duplicates()方法去重。
# 将 df1 和 df2 数据集合并
df_concat = pd.concat([df1, df2])
print("\n合并后的数据集：")
print(df_concat)
# 找到不同的数据元素
df_diff = df_concat.drop_duplicates(keep=False)
print("\n不同的数据元素：")
print(df_diff)
上述代码将合并两个数据集，现在我们检查合并后的数据集中的重复项，并将它们删除。最后，我们将输出不同的数据元素。请注意，我们将keep=False参数传递给drop_duplicates()方法，这意味着我们想要删除整个重复行而不是保留它们中的一个。如果我们不使用该参数，则drop_duplicates()方法将只删除重复行中的第一个。
处理多个数据集
数据集比较的一个常见案例是比较多个数据集或多个文件中的差异。我们可以使用for循环来比较多个数据集中的差异。下面的代码将处理两个新的数据集：df3和df4。
# 创建第三个数据集
df3 = pd.DataFrame({
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A5'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', ''A5'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C5'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D5']
})
print("\n第三个数据集：")
print(df3)
# 创建第四个数据集
df4 = pd.DataFrame({
'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4'],
'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4'],
'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4'],
'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4']
})
print("\n第四个数据集：")
print(df4)
# 将所有数据集合并
df_concat_all = pd.concat([df1, df2, df3, df4])
# 找到不同的数据元素
for index, row in df_concat_all.iterrows():
if df_concat_all.duplicated(row).any():
continue
else:
print("\n不同的数据元素：")
print(row)
上述代码并不直接使用drop_duplicates()方法。而是使用了for循环遍历所有数据元素，检测是否在整个数据集中有重复的行。如果没有则输出该行作为不同的数据元素。这种方法的优点是它可以处理多个数据集的情况，并可以找到所有不同的数据元素。
结论
在本文中，我们使用Python Pandas库学习了如何获取两个数据集中不同的元素或查找多个数据集中的差异。我们使用了Pandas的concat()和drop_duplicates()方法以及for循环来执行这个任务。这些技术可以帮助数据处理和分析的专业人士快速比较和查找数据集中的差异，以进行数据分析和探索。如果您对Python Pandas库的基本知识感到兴趣，请阅读我们的其他教程，以了解更多有关数据处理和分析的内容。