2 つのデータフレームを比較するときに、1 つのデータフレームに固有の行と列を識別する方法

データ フレーム間の違いの決定: 包括的なアプローチ

2 つのデータ フレーム df1 と df2 が与えられ、df2 は df1 のサブセットであるとします。目的は、df1 に存在する要素をキャプチャする新しいデータ フレーム df3 を作成することです。 df2で。これは基本的に、df2 で欠落している df1 内の固有の行と列を識別するのに役立ちます。

drop_duplicates の使用: 簡単な解決策

これを実現する一般的な方法の 1 つは、以下を採用することです。 drop_duplicates 関数。 df1 と df2 を連結し、その後 keep=False を指定して Drop_duplicates を呼び出すと、重複しない行のみを保持する新しいデータ フレームが取得されます。このアプローチは、データ フレーム自体に重複エントリが含まれていないデータ フレームに対して効果的に機能します。

重複のあるデータ フレームのアドレス指定

ただし、最初のデータ フレームに次のエントリが含まれる可能性があるシナリオでは、内部的に重複しているため、drop_duplicates メソッドでは正確な結果が得られない可能性があります。このようなケースに対処するには、代替手法が必要です。

方法 1: タプルで isin を使用する

このアプローチでは、df1 と df2 の各行からタプルが作成されます。 、そして isin 関数はこれらのタプルを比較するために使用されます。結果のデータ フレームには、df2 に対応するタプルがない df1 の行が含まれ、一意の要素が効果的に強調表示されます。

方法 2: インジケーターとのマージを利用する

別のこの方法では、インジケーターを「True」に設定したマージ関数を使用して df1 と df2 をマージします。この操作により、各行の出所を示す「_merge」という名前の列が追加されます。 "_merge" が "both" ではない行に基づいて結果のデータ フレームをフィルター処理することで、df1 には存在するが df2 には存在しない行を分離できます。

これらの手法を活用することで、開発者は効果的に次のことができます。 2 つのデータ フレーム間の違いを特定し、df1 には存在するが df2 には存在しない一意の要素のみを含む新しいデータ フレームを作成します。

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