pandas 差集

pandas 差集

在pandas中，差集是指两个数据集之间在特定列上的差异。通过找出两个数据集之间不同的元素，我们可以更好地理解它们之间的关系。

什么是差集

差集是集合论中一个基本的概念，表示两个集合中不同元素的集合。在pandas中，我们可以通过使用pd.merge()或者pd.concat()等函数来实现差集操作。

下面我们将演示如何通过pandas来计算两个数据集之间的差集。假设我们有两个数据集df1和df2，它们的结构如下：

import pandas as pd

data1 = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
         'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'A': [1, 2, 3, 4, 6],
         'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'f']}
df2 = pd.DataFrame(data2)

print("df1:")
print(df1)
print("\ndf2:")
print(df2)

运行以上代码，我们可以得到两个数据集df1和df2的内容如下：

df1:
   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  5  e

df2:
   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  6  f

使用pd.merge()计算差集

我们可以使用pd.merge()函数来计算两个数据集之间的差集。通过设置how='outer'参数，我们可以获取两个数据集中所有的不同元素。

df_diff = pd.merge(df1, df2, how='outer', indicator=True).query('_merge == "left_only"')
df_diff = df_diff.drop('_merge', axis=1)
print("\n差集:")
print(df_diff)

运行以上代码，我们可以得到df1和df2的差集如下：

差集:
   A  B
4  5  e

使用pd.concat()计算差集

除了使用pd.merge()函数，我们也可以使用pd.concat()函数来计算两个数据集之间的差集。

df_diff_concat = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)
print("\n差集(concat):")
print(df_diff_concat)

运行以上代码，我们可以得到相同的差集结果：

差集(concat):
   A  B
4  5  e

总结

通过本文的介绍，我们学习了如何在pandas中计算两个数据集之间的差集。差集操作可以帮助我们找出两个数据集之间的不同之处，进而进行数据分析和处理。