Wie identifiziere ich beim Vergleich zweier DataFrames eindeutige Zeilen und Spalten für einen DataFrame?

Bestimmen von Unterschieden zwischen Datenrahmen: Ein umfassender Ansatz

Gegeben sind zwei Datenrahmen, df1 und df2, wobei df2 eine Teilmenge von df1 ist, Das Ziel besteht darin, einen neuen Datenrahmen, df3, zu erstellen, der die Elemente erfasst, die in df1, aber nicht in vorhanden sind df2. Dies hilft im Wesentlichen dabei, die eindeutigen Zeilen und Spalten in df1 zu identifizieren, die in df2 fehlen.

Drop_duplicates verwenden: Eine einfache Lösung

Eine gängige Methode, dies zu erreichen, ist die Verwendung von die Funktion drop_duplicates. Durch die Verkettung von df1 und df2 und den anschließenden Aufruf von drop_duplicates mit keep=False wird ein neuer Datenrahmen erhalten, der nur die nicht doppelten Zeilen behält. Dieser Ansatz funktioniert effektiv für Datenrahmen, die selbst keine doppelten Einträge enthalten.

Adressieren von Datenrahmen mit Duplikaten

Allerdings in Szenarien, in denen die anfänglichen Datenrahmen enthalten können Wenn intern Duplikate erstellt werden, liefert die Methode drop_duplicates möglicherweise keine genauen Ergebnisse. Um solche Fälle zu bewältigen, sind alternative Techniken erforderlich.

Methode 1: Verwendung von isin mit Tuple

Bei diesem Ansatz wird aus jeder Zeile von df1 und df2 ein Tupel erstellt , und die Funktion isin wird verwendet, um diese Tupel zu vergleichen. Der resultierende Datenrahmen enthält Zeilen aus df1, die keine entsprechenden Tupel in df2 haben, wodurch die eindeutigen Elemente effektiv hervorgehoben werden.

Methode 2: Zusammenführen mit Indikator verwenden

Andere Die Methode beinhaltet das Zusammenführen von df1 und df2 mithilfe der Zusammenführungsfunktion mit einem auf „True“ gesetzten Indikator. Dieser Vorgang fügt eine Spalte mit dem Namen „_merge“ hinzu, die die Herkunft jeder Zeile angibt. Durch Filtern des resultierenden Datenrahmens basierend auf Zeilen, bei denen „_merge“ nicht „both“ ist, ist es möglich, die Zeilen zu isolieren, die in df1, aber nicht in df2 vorhanden sind.

Durch die Nutzung dieser Techniken können Entwickler effektiv arbeiten Bestimmen Sie die Unterschiede zwischen zwei Datenrahmen und erstellen Sie einen neuen Datenrahmen, der nur die eindeutigen Elemente enthält, die in df1, aber nicht in df2 vorhanden sind.

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