熊貓（Python）中的「反合併」

如何在兩個數據框中挑出與同名列的區別？我的意思是我有一個數據框A的列名爲X和數據框B的列名爲X，如果我做pd.merge(A, B, on=['X'])，我會得到A和B的共同的X值，但我怎麼能得到「非常見」的？熊貓（Python）中的「反合併」

來源

2016-07-07 Polly

你可以用'〜A ['X']。isin（B ['X']）'來查看A唯一的值，並且做相反的操作 – EdChum

另外我認爲'pd.merge （A，B，on = ['X']，indicator = True，how ='outer'）'將會起作用，因爲這會增加_merge col，並且這將具有值'left_only'，'right_only'以指示值只有左/右 – EdChum

如果更改合併類型爲how='outer'和indicator=True這將增加一列告訴你值是否是左/都/右只：

In [2]: 
A = pd.DataFrame({'x':np.arange(5)}) 
B = pd.DataFrame({'x':np.arange(3,8)}) 
print(A) 
print(B) 
    x 
0 0 
1 1 
2 2 
3 3 
4 4 
    x 
0 3 
1 4 
2 5 
3 6 
4 7 

In [3]: 
pd.merge(A,B, how='outer', indicator=True) 

Out[3]: 
    x  _merge 
0 0.0 left_only 
1 1.0 left_only 
2 2.0 left_only 
3 3.0  both 
4 4.0  both 
5 5.0 right_only 
6 6.0 right_only 
7 7.0 right_only

然後，您可以篩選產生的合併對DF _merge西：

In [4]: 
merged = pd.merge(A,B, how='outer', indicator=True) 
merged[merged['_merge'] == 'left_only'] 

Out[4]: 
    x  _merge 
0 0.0 left_only 
1 1.0 left_only 
2 2.0 left_only

您還可以使用isin和否定面具B中找到值不：

In [5]: 
A[~A['x'].isin(B['x'])] 

Out[5]: 
    x 
0 0 
1 1 
2 2

來源

2016-07-07 09:52:58 EdChum

熊貓（Python）中的「反合併」

回答

相關問題