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法学Python Pandas - 在两个数据帧之间查找不常见的行
若要查找两个数据帧之间不常见的行，可使用 concat() 方法。让我们首先引入必要的库并指定别名 −
import pandas as pd
使用两列创建 DataFrame1 −
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900]
}
)使用两列创建 DataFrame2 −
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1300, 1000, 800, 1100, 800]
}
)查找两个数据帧之间不常见的行，并连接结果 −
print"\nUncommon rows between two DataFrames...\n",pd.concat([dataFrame1,dataFrame2]).drop_duplicates(keep=False)
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900]
}
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1300, 1000, 800, 1100, 800]
}
)
print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2
# finding uncommon rows between two DataFrames and concat the result
print"\nUncommon rows between two DataFrames...\n",pd.concat([dataFrame1,dataFrame2]).drop_duplicates(keep=False)
输出
这将产生以下输出 −
DataFrame1 ... Car Reg_Price 0 BMW 1000 1 Lexus 1500 2 Audi 1100 3 Tesla 800 4 Bentley 1100 5 Jaguar 900 DataFrame2 ... Car Reg_Price 0 BMW 1000 1 Lexus 1300 2 Audi 1000 3 Tesla 800 4 Bentley 1100 5 Jaguar 800 Uncommon rows between two DataFrames... Car Reg_Price 1 Lexus 1500 2 Audi 1100 5 Jaguar 900 1 Lexus 1300 2 Audi 1000 5 Jaguar 800
更新日期：15-Sep-2021
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