要计算两个索引对象的对称差集并取消排序结果，请在 Pandas 中使用 symmetric_difference() 方法。要取消排序，请使用 sort 参数并将其设置为 False。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建两个 Pandas 索引 - index1 = pd.Index([50, 30, 20, 40, 10]) index2 = pd.Index([40, 10, 60, 20, 55])显示 Pandas 索引 1 和索引 2 - print("Pandas Index1...", index1) print("Pandas Index2...", index2)执行对称差分。使用值为 False 的“sort”参数取消排序结果 - res = index1.symmetric_difference(index2, sort=False)示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建两个 Pandas 索引 index1 = pd.Index([50, 30, ... 阅读更多

要计算两个索引对象的对称差集，请在 Pandas 中使用 index1.symmetric_difference(index2) 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建两个 Pandas 索引 - index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50]) index2 = pd.Index([40, 10, 60, 20, 55])显示 Pandas 索引 1 和索引 2 - print("Pandas Index1...", index1) print("Pandas Index2...", index2)执行对称差分 - res = index1.symmetric_difference(index2)示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建两个 Pandas 索引 index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50]) index2 = pd.Index([40, 10, 60, 20, 55]) # 显示 Pandas 索引 1 和索引 2 print("Pandas Index1...", index1) print("Pandas Index2...", index2) ... 阅读更多

要返回一个新的索引，其中包含索引中不在其他索引中的元素，但取消排序结果，请使用 difference() 方法。将 sort 参数设置为 False。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建两个 Pandas 索引 - index1 = pd.Index([30, 10, 20, 50, 40]) index2 = pd.Index([80, 40, 60, 20, 55])显示 Pandas 索引 1 和索引 2 - print("Pandas Index1...", index1) print("Pandas Index2...", index2)获取两个索引的差值。使用值为“False”的“sort”参数取消排序结果 - res = index1.difference(index2, sort=False)示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建两个 Pandas 索引 index1 = pd.Index([30, ... 阅读更多

要返回一个新的索引，其中包含索引中不在其他索引中的元素，并获取差值，请在 Pandas 中使用 index1.difference(index2) 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建两个 Pandas 索引 - index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50]) index2 = pd.Index([80, 40, 60, 20, 55])显示 Pandas 索引 1 和索引 2print("Pandas Index1...", index1) print("Pandas Index2...", index2)获取两个索引的差值 - res = index1.difference(index2)示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建两个 Pandas 索引 index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50]) index2 = pd.Index([80, 40, 60, 20, 55]) # 显示 Pandas ... 阅读更多

要形成两个具有不同数据类型的索引对象的并集，请在 Pandas 中使用 index1.union(index2) 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建两个 Pandas 索引 - index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50]) index2 = pd.Index(['p', 'q', 'r', 's', 't', 'u'])显示 Pandas 索引 1 和索引 2 - print("Pandas Index1...", index1) print("Pandas Index2...", index2)执行不匹配数据类型的并集 - res = index1.union(index2)示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建两个 Pandas 索引 index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50]) index2 = pd.Index(['p', 'q', 'r', 's', 't', 'u']) # 显示 Pandas 索引 1 和索引 2 print("Pandas ... 阅读更多

要获取 Period 的第二个组件，请使用 period.second 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pdpandas.Period 表示一段时间。创建两个 Period 对象period1 = pd.Period("2020-09-23 05:55:30") period2 = pd.Period(freq="S", year = 2021, month = 7, day = 16, hour = 2, minute = 35, second = 10)显示 Period 对象print("Period1...", period1) print("Period2...", period2)从两个 Period 对象中获取秒数res1 = period1.second res2 = period2.second示例以下为代码 import pandas as pd # pandas.Period 表示一段时间 # 创建两个 Period 对象 period1 = pd.Period("2020-09-23 05:55:30") period2 = ... 阅读更多

要形成两个索引对象的交集，请在 Pandas 中使用 index1.intersection(index2) 方法。要避免排序结果，请使用 sort 参数并将其设置为 False。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建两个 Pandas 索引 - index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50]) index2 = pd.Index([80, 65, 60, 70, 55])显示 Pandas 索引 1 和索引 2 - print("Pandas Index1...", index1) print("Pandas Index2...", index2)执行联合。我们使用值为“False”的“sort”参数取消排序结果 - res = index1.union(index2, sort=False)示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建两个 Pandas 索引 index1 = pd.Index([10, ... 阅读更多

要获取 Period 的年份季度组件，请使用 period.quarter 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pdpandas.Period 表示一段时间。创建两个 Period 对象period1 = pd.Period("2020-02-27 08:32:48") period2 = pd.Period(freq="M", year = 2021, month = 8, day = 16, hour = 2, minute = 35)显示 Period 对象print("Period1...", period1) print("Period2...", period2)从两个 Period 对象中获取年份的季度res1 = period1.quarter res2 = period2.quarter结果基于以下年份的季度第一季度 = 1月1日至3月31日第二季度 = 4月1日至6月30日 ... 阅读更多

要获取 Period 的年份月份组件，请使用 period.month 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd pandas.Period 表示一段时间。创建两个 Period 对象 period1 = pd.Period("2020-09-23 05:55:30") period2 = pd.Period(freq="M", year = 2021, month = 8, day = 16, hour = 2, minute = 35) 显示 Period 对象 print("Period1...", period1) print("Period2...", period2) 从两个 Period 对象中获取年份月份 res1 = period1.month res2 = period2.month 示例 以下为代码 import pandas as pd # pandas.Period 表示一段时间 # 创建两个 Period 对象 period1 = ... 阅读更多

要获取 Period 的小时分钟组件，请使用 period.minute 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd pandas.Period 表示一段时间。创建两个 Period 对象 period1 = pd.Period("2020-09-23 05:55:30") period2 = pd.Period(freq="T", year = 2021, month = 7, day = 16, hour = 2, minute = 35) 显示 Period 对象 print("Period1...", period1) print("Period2...", period2) 从两个 Period 对象中获取小时分钟 res1 = period1.minute res2 = period2.minute 示例 以下为代码 import pandas as pd # pandas.Period 表示一段时间 # 创建两个 Period 对象 period1 = ... 阅读更多