找出兩個 DataFrame 之間的差異
在資料分析中，辨識資料集之間的差異至關重要。假設您有兩個資料幀 df1 和 df2，其中 df2 是 df1 的子集。要有效檢索 df1 中存在但 df2 中不存在的唯一行和列，您可以利用集合差異的概念。
方法：使用pd.concat 和drop_duplicates**
主要方法包括使用pd.concat 組合兩個資料幀，然後消除重複使用drop_duplicates 的行或列。透過設定 keep=False，可以確保僅保留 df1 中單獨存在的行或列。
df3 = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)
警告：處理重複
但是，這方法假設兩個資料幀本身不包含重複值。如果他們這樣做，結果可能不準確。為了解決這個問題，我們可以採用以下替代方法：
方法1：使用isin 和Tuple
此方法涉及將每一行轉換為使用df.apply(tuple, 1) 的元組，然後使用檢查元組是否存在於df2 中df.apply（元組，1）.isin（df2.apply（元組，1））。產生的資料幀將包含 df1 中不在 df2 中的唯一行。
df1[~df1.apply(tuple, 1).isin(df2.apply(tuple, 1))]
方法2：與指標合併
另一種方法是將df1 與df2 使用帶有指示符的pd.merge 來識別僅存在於df1 中的行。透過使用 lambda 函數，我們可以過濾掉 '_merge' 列不等於 'both' 的行。
df1.merge(df2, indicator=True, how='left').loc[lambda x: x['_merge']!='both']
結論
利用這些技術，您可以有效地找到兩個數據幀之間的差異，並深入了解每個數據幀中存在的獨特數據點。
以上是如何有效地找到 DataFrame1 中 DataFrame2 中沒有的唯一行？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
