Pandas Anti-Join操作

在本文中，我们将介绍Pandas中的Anti-Join操作，它是一项非常强大的数据操作功能，可以用于比对两个数据集并排除其中的相同项。这一功能在数据分析和处理中非常实用，下面我们将详细介绍如何使用Anti-Join来处理数据。

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什么是Anti-Join

Anti-Join是一种对比两个数据集中不同项的方法。即对比两个表格A和B，找到在A中有但在B中没有出现的行。通俗来讲，就是只保留左表中的独特数据，丢弃两个表中的重复数据。

Anti-Join在与左端与右端数据集无关，只与左表和右表中的共有项有关。

如何使用Pandas实现Anti-Join

我们可以使用Pandas库中的merge()函数来实现Anti-Join操作。其中参数how=’left’表示以左连接的方式合并两个数据集，然后用isin()函数查找左端的数据集中有而右端的数据集中没有的数据。具体操作如下：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value': [2, 4, 7, 8]})

df_anti_join = df1.merge(df2, on='key', how='left', indicator=True)
df_anti_join = df_anti_join[df_anti_join['_merge'] == 'left_only']

在第一行代码中，我们生成了两个DataFrame类型的数据df1和df2。接下来，我们使用merge()函数将这两个表格进行左连接操作。在具体操作中，我们需要使用on=’key’来指定连接列，并使用how=’left’来表示左连接。最后，我们使用了indicator=True来显示连接的结果。

在得到连接结果以后，我们再使用df_anti_join[df_anti_join[‘_merge’] ‘left_only’]来找到df1中与df2不同的数据。其中，’left_only’表示左表中有，而右表中没有的数据项。

最终，我们就可以得到一个新的DataFrame类型的数据df_anti_join，其中保留了df1中与df2不同的数据行。

Anti-Join实例演示

为了更好理解Anti-Join的具体操作，我们来看一个实例演示。假设我们有下面两个DataFrame类型的数据：

df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Lucy', 'John']})

df2 = pd.DataFrame({'id': [2, 4, 6],
                    'name': ['Jerry', 'Lucy', 'Kate']})

df1和df2分别代表两个工作人员名册，其中包含id和name两个字段。现在，我们需要使用Anti-Join操作，找到df1中有，但df2中不存在的工作人员信息。具体操作如下：

df_anti_join = df1.merge(df2, on='id', how='left', indicator=True)
df_anti_join = df_anti_join[df_anti_join['_merge'] == 'left_only']

在执行了上述代码以后，我们会得到新的DataFrame类型的数据df_anti_join，它包含了df1中有，但是df2中不存在的工作人员信息。可以通过打印输出它的格式来查看具体结果：

print(df_anti_join)

输出结果如下：

   id   name     _merge
0   1    Tom  left_only
2   3  Mickey  left_only
4   5   John  left_only

我们可以很明显地看出，id为1、3和5的工作人员只出现于df1中，但在df2中不存在，符合我们使用Anti-Join操作的预期结果。

总结

总之，Anti-Join是一个强大的数据处理功能，可以用于比对两个数据集并去除其中的重复项。我们可以使用Pandas库中的merge()函数来实现这一操作，在进行左连接后，再通过isin()函数查找左表中有但是右表中没有的数据项。了解并掌握Anti-Join的使用方法，可以使我们更高效地处理数据。