Python Pandas - 查找两个 DataFrame 之间的不常见行
要查找两个DataFrame之间的不常见行，请使用concat()方法。让我们首先使用别名导入所需的库-
import pandas as pd
创建具有两列的DataFrame1-
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900]
}
)创建具有两列的DataFrame2-
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1300, 1000, 800, 1100, 800]
}
)在两个DataFrame之间查找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
#创建DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900]
}
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
#创建DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1300, 1000, 800, 1100, 800]
}
)
print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2
#在两个DataFrame之间找到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)输出结果这将产生以下输出-
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热门推荐
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