두 Pandas DataFrame의 차이점을 효율적으로 찾는 방법은 무엇입니까?

두 데이터 프레임의 차이점을 찾는 방법

데이터 작업을 할 때 종종 정보가 겹치는 두 개의 데이터 프레임이 있을 수 있지만 고유한 행이나 열도 포함합니다. 한 데이터 프레임에 있는 행과 열만 포함하고 다른 데이터 프레임은 포함하지 않는 데이터 프레임을 얻으려면 데이터 프레임 차이 연산을 수행해야 합니다.

이를 달성하려면 다음과 같은 drop_duplicates 함수를 활용할 수 있습니다. keep=False 매개변수는 연결된 데이터 프레임에서 중복 행을 효과적으로 제거합니다.

pd.concat([df1,df2]).drop_duplicates(keep=False)

그러나 이 방법에서는 두 데이터 프레임 모두에 중복 행이 없다고 가정합니다. 중복. 원본 데이터 프레임에 중복 항목이 있는 경우 위의 방법을 사용하면 해당 항목이 실수로 제거됩니다. 이 시나리오를 처리하기 위해 다음 두 가지 대체 접근 방식 중 하나를 사용할 수 있습니다.

방법 1: 튜플과 함께 isin 사용

이 방법에는 데이터 프레임을 사용한 다음 isin을 사용하여 df1의 튜플이 df2에 있는지 확인합니다. df1에만 존재하는 행은 유지됩니다.

df1[~df1.apply(tuple,1).isin(df2.apply(tuple,1))]

방법 2: 표시기와 병합

표시기 매개변수를 True로 사용하여 두 데이터 프레임을 병합하면, df1 또는 df2에 고유한 행을 나타내는 새 열을 만들 수 있습니다. 그런 다음 _merge 열 값이 left_only인 행을 선택하여 df1에 고유한 행을 필터링할 수 있습니다.

df1.merge(df2,indicator = True, how='left').loc[lambda x : x['_merge']!='both']

이러한 기술을 구현하면 두 데이터 프레임 간의 차이를 효율적으로 확인하여 다음을 보장할 수 있습니다. 각 데이터 프레임의 고유한 정보만 포함하는 데이터 프레임이 있습니다.

위 내용은 두 Pandas DataFrame의 차이점을 효율적으로 찾는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!