Pandas 集合差运算|极客笔记

Pandas 集合差运算

在本文中，我们将介绍 Pandas set difference，即 Pandas 在数据处理中的集合差运算。

集合差是指集合 A 中所有不属于集合 B 的元素构成的集合。在 Pandas 中，我们可以使用 set_difference() 方法来实现两个数据集之间的集合差操作。

以两个数据集 A 和 B 为例，我们可以使用如下代码来计算它们的集合差：

import pandas as pd

# 创建数据集 A
df_A = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [21, 22, 23]})

# 创建数据集 B
df_B = pd.DataFrame({'Name': ['Bob', 'David'], 'Age': [22, 24]})

# 计算集合差
df_diff = pd.concat([df_A, df_B]).drop_duplicates(keep=False)

print(df_diff)

上述代码中，我们首先创建了两个数据集 df_A 和 df_B，然后使用 concat() 方法将它们合并成一个新的数据集，最后使用 drop_duplicates() 方法去除重复的元素，从而得到集合差 df_diff。输出的结果是：

       Name  Age
0     Alice   21
2   Charlie   23

阅读更多：Pandas 教程

Pandas set difference with multiple data sets

除了计算两个数据集之间的集合差，我们还可以使用 Pandas set difference 来实现多个数据集的集合差操作。

以三个数据集 A、B 和 C 为例，我们可以使用如下代码来计算它们的集合差：

import pandas as pd

# 创建数据集 A
df_A = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [21, 22, 23]})

# 创建数据集 B
df_B = pd.DataFrame({'Name': ['Bob', 'David'], 'Age': [22, 24]})

# 创建数据集 C
df_C = pd.DataFrame({'Name': ['Charlie', 'Edward'], 'Age': [23, 25]})

# 计算集合差
df_diff = pd.concat([df_A, df_B, df_C]).drop_duplicates(keep=False)

print(df_diff)

上述代码中，我们首先创建了三个数据集 df_A、df_B 和 df_C，然后使用 concat() 方法将它们合并成一个新的数据集，最后使用 drop_duplicates() 方法去除重复的元素，从而得到集合差 df_diff。输出的结果是：

     Name  Age
0   Alice   21
1     Bob   22
3   David   24

Pandas set difference between two columns

除了计算整个数据集之间的集合差，我们还可以使用 Pandas set difference 来实现两个列之间的集合差操作。

以两个列 Name 和 Gender 为例，我们可以使用如下代码来计算它们的集合差：

import pandas as pd

# 创建数据集
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Gender': ['female', 'male', 'male']})

# 计算集合差
col_diff = pd.Series(list(set(df['Name']) - set(df['Gender'])))

print(col_diff)

上述代码中，我们首先创建了一个数据集 df，包含了两个列 Name 和 Gender。然后，我们使用 set() 方法分别获取这两个列的独立值，并使用 list() 方法将它们转换成列表形式。最后，我们使用差集运算符 – 来计算 Name 列中不属于 Gender 列的元素，从而得到集合差 col_diff。输出的结果是：

0     Alice
2    Charlie
dtype: object

Pandas set difference with index alignment

在 Pandas 中，使用 set_difference() 方法时，如果两个数据集不具有相同的索引结构，会自动进行索引对齐操作。具体来说，set_difference() 方法会将两个数据集的索引进行对齐，并忽略不匹配的元素。这种索引对齐操作非常有用，可以让我们在不同数据集之间进行更加灵活的集合差计算。

以两个数据集 A 和 B 为例，我们可以使用如下代码来计算它们的集合差，同时考虑索引对齐的情况：

import pandas as pd

# 创建数据集 A
df_A = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [21, 22, 23]})

# 创建数据集 B
df_B = pd.DataFrame({'Name': ['Charlie', 'David'], 'Gender': ['female', 'male']})

# 计算集合差
df_diff = df_A.set_index('Name').loc[df_B['Name']].reset_index()

print(df_diff)

上述代码中，我们首先创建了两个数据集 df_A 和 df_B，其中 df_B 少了一列 Age，多了一列 Gender，并且添加了一条新记录 David。然后，我们使用 loc[] 方法，按照 df_B 的 Name 列来选择 df_A 中对应的数据。注意，这里我们使用 set_index() 方法将 df_A 的索引设置为 Name 列，再使用 reset_index() 方法将它还原。这样做可以防止索引对齐时出现错误。最后，我们得到了 df_diff，它包含了 A 和 B 之间的集合差，同时考虑了索引对齐的情况。输出的结果是：

      Name  Age
0     Alice   21
1       Bob   22
2     David  NaN

总结

在本文中，我们介绍了 Pandas set difference，即 Pandas 在数据处理中的集合差运算。我们演示了如何使用 set_difference() 方法计算两个数据集之间的集合差，以及如何处理多个数据集和两个列之间的集合差。我们还介绍了索引对齐的问题，并解释了如何解决这些问题。Pandas set difference 非常有用，可以让我们在数据处理中更加灵活地计算集合差。