Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana Mengenalpasti Baris Hadir dalam Satu Pandas DataFrame tetapi Tidak Hadir dalam Satu Lagi?

Bagaimana Mengenalpasti Baris Hadir dalam Satu Pandas DataFrame tetapi Tidak Hadir dalam Satu Lagi?

DDD
Lepaskan: 2024-12-14 08:20:15
asal
325 orang telah melayarinya

How to Identify Rows Present in One Pandas DataFrame but Absent in Another?

Mengenalpasti Baris Berbeza antara DataFrames

Pernyataan Masalah

Memandangkan dua bingkai data Pandas (df1 dan df2) dengan baris bersilang, tugasnya adalah untuk mengasingkan baris dalam df1 yang tiada dalam df2.

Penyelesaian

Untuk menyelesaikan masalah ini, kami boleh melakukan gabungan kiri dari df1 ke df2, memastikan kami menghapuskan pendua dalam df2 untuk memastikan setiap baris df1 bercantum dengan hanya satu baris df2.

df_all = df1.merge(df2.drop_duplicates(), on=['col1', 'col2'], how='left', indicator=True)
Salin selepas log masuk

Cantum kiri ini mencipta lajur tambahan _cantum yang menunjukkan asal setiap baris.

Untuk menapis baris eksklusif kepada df1, kami menggunakan syarat boolean:

df_filtered = df_all[df_all['_merge'] == 'left_only']
Salin selepas log masuk

Penyelesaian Salah

Sesetengah penyelesaian tersilap dalam menyemak setiap nilai dalam setiap lajur secara bebas dan bukannya mempertimbangkan kehadiran mengikut baris. Sebagai contoh, penyelesaian ini:

(~df1.col1.isin(common.col1)) & (~df1.col2.isin(common.col2))
Salin selepas log masuk

mengembalikan hasil yang salah kerana ia gagal menangkap baris dengan nilai [3, 10], yang tiada persamaan:

0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
dtype: bool
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Mengenalpasti Baris Hadir dalam Satu Pandas DataFrame tetapi Tidak Hadir dalam Satu Lagi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan