Python Dataframe 指定多列去重、求差集

本文介绍如何使用Python的Pandas库进行数据去重及求差集操作,详细解析了drop_duplicates方法的使用,包括指定多列去重及求两个DataFrame之间的差集,适合数据分析初学者学习。
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去重

指定多列去重,这是在dataframe没有独一无二的字段作为PK(主键)时,需要指定多个字段一起作为该行的PK,在这种情况下对整体数据进行去重。

主要用到了drop_duplicates方法,并设置参数subset为多个字段名构成的数组。

>>>import pandas as pd  
>>>data={'state':[1,1,2,2,1,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d']}
>>>frame=pd.DataFrame(data)  
>>>frame
	pop	state
0	a	1
1	b	1
2	c	2
3	d	2
4	b	1
5	c	2
6	d	2
>>>frame.drop_duplicates(subset=['pop','state'])
	pop	state
0	a	1
1	b	1
2	c	2
3	d	2

求差集

假设有两个dataframe为a和b,a和b可以是相互包含的关系,现在想要将a中和b重复的内容去掉,也就是求差集,步骤如下:

  • (1)需要对两个dataframe进行去重。
  • (2)利用append方法,a=a.append(b)
  • (3)去重,利用drop_duplicates方法,a=a.drop_duplicates(),以及设置参数keep=False,意思就是只要有重复,重复的记录都去掉。(默认keep='first',也就是保留第一条记录)
>>>data_a={'state':[1,1,2],'pop':['a','b','c']}
>>>data_b={'state':[1,2,3],'pop':['b','c','d']}
>>>a=pd.DataFrame(data_a)
>>>a 
	pop	state
0	a	1
1	b	1
2	c	2
>>>b=pd.DataFrame(data_b) 
>>>b
	pop	state
0	b	1
1	c	2
2	d	3
>>>a = a.append(b)
>>>result = a.drop_duplicates(subset=['pop','state'],keep=False)
>>>result
	pop	state
0	a	1

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<think>我们参考以上引用,特别是引用[1]和引用[3]提供了关于使用pandas计算差的方法。根据用户需求,用户想比较两个合(这里可能指两个DataFrame)的差。在pandas中,常见的差计算方法有以下几种:1.基于单列(例如id)的差:可以使用布尔索引,如引用[1]所示。例如,要找到在df1中但不在df2中的行(基于某列):difference_df=df1[~df1['id'].isin(df2['id'])]2.基于多列的差:可以使用merge方法,如引用[3]所示。通过inner连接后,我们可以利用indicator参数来标记每行的来源,然后筛选出只存在于某一方的数据。例如:merged=df1.merge(df2,on=['col1','col2'],how='outer',indicator=True)#然后取合并后indicator为'left_only'的行就是df1有而df2没有的行df1_only=merged[merged['_merge']=='left_only']3.使用concat和drop_duplicates方法,如引用[4]所示,但要注意这个方法在时会考虑整行,因此适用于整行比较。例如:要得到df1和df2的差(整行),可以先将两个DataFrame拼接,然后复的行(保留只在其中一个DataFrame中出现的行):df_all=pd.concat([df1,df2])df_diff=df_all.drop_duplicates(keep=False)注意:这种方法要求整行完全相同才被认为是复,因此如果两个DataFrame有部分列相同但其他列不同,则不会被除。4.对于两个列的差(不是整个DataFrame,而是两个Series),我们可以使用合的差操作,如引用[2]所示。例如,求df['col1']和df['col2']的差(元素在col1中但不在col2中):set_diff=set(df['col1'])-set(df['col2'])根据用户需求,用户想比较两个合的差。如果用户是指两个DataFrame(即两个表)的差,那么需要明确是按照某些关键列还是整行来比较。我们假设用户是想比较两个DataFrame的差,并且按照某些列(比如id列)来比较。那么最常用的方法就是第一种。下面我们给出一个示例,假设有两个DataFrame:df1和df2,我们想找出在df1中但不在df2中的行(基于id列):```pythonimportpandasaspd#示例数据data1={'id':[1,2,3,4],'value':['a','b','c','d']}data2={'id':[2,3,5],'value':['b','c','e']}df1=pd.DataFrame(data1)df2=pd.DataFrame(data2)#计算差:在df1中但不在df2中的行diff_df=df1[~df1['id'].isin(df2['id'])]print("在df1中但不在df2中的行:")print(diff_df)```输出:idvalue01a34d如果用户需要基于多列(例如id和value)来计算差,则可以使用merge方法:```python#基于多列(id和value)的差merged=df1.merge(df2,on=['id','value'],how='outer',indicator=True)#找出只在df1中出现的行(即差)df1_only=merged[merged['_merge']=='left_only'].drop(columns=['_merge'])print("\n在df1中但不在df2中的行(基于多列):")print(df1_only)```注意:这里我们使用了outer连接,并添加了indicator列来标记行的来源。如果用户想要整行的差(即整行完全相同才算复),则可以用concat和drop_duplicates:```python#整行比较差:找出只出现在一个DataFrame中的行(整行)concat_df=pd.concat([df1,df2])diff_rows=concat_df.drop_duplicates(keep=False)print("\n整行差(只出现在一个DataFrame中的行):")print(diff_rows)```注意:这个方法会掉所有在两个DataFrame中都出现的行(复的行),只保留唯一的行。但需要注意的是,如果某个行在df1中出现了多次,在df2中没有,那么拼接后这个行仍然是复的(因为df1自己就有复),所以可能需要先用drop_duplicates再操作?这取决于具体需求。根据引用提供的信息,我们推荐根据实际情况选择合适的方法。通常,基于某一列或多列的差使用布尔索引或merge,而整行比较使用concat和drop_duplicates。由于用户没有明确说明比较的列,我们可以先提供基于单列的差方法,因为这是最常见的需求。此外,我们还可以使用合操作来对两个Series求差,如引用[2]所示,但这种方法适用于单个列。综上所述,我们回答了用户的问题,并提供了示例代码。§§相关问题§§1.如何用pandas求两个DataFrame多列?2.pandas中如何比较两个DataFrame的差并保留复行中的其中一个?3.如何利用pandas求两个DataFrame的对称差?4.除了差pandas还有哪些合操作(交、并)的方法?</think> 根据您的需求,使用 Pandas 计算两个数据的差有多种方法,以下是常用的实现方案: ### 方法一:基于单列标识的差(推荐) 使用布尔索引和 `isin()` 函数,适用于基于关键列(如 ID)的差计算: ```python # 获取在df1中但不在df2中的行(基于id列) diff_df = df1[~df1['id'].isin(df2['id'])] ``` **特点**: - 精确匹配指定列的值 - 保留原始数据结构和元数据 - 效率较高,适用于大型数据 [^1] ### 方法二:基于多列联合标识的差 使用 `merge()` 函数配合标记列: ```python merged = df1.merge( df2, on=['id', 'name'], # 指定多个匹配列 how='left', indicator=True ) diff_df = merged[merged['_merge'] == 'left_only'].drop(columns='_merge') ``` **适用场景**: - 需要多列组合作为唯一标识时 - 保留所有原始列数据 [^3] ### 方法三:整行完全匹配的差 使用 `concat()` 和 `drop_duplicates()`: ```python diff_df = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False) ``` **注意**: - 要求两行完全一致才视为复 - 会忽略索引差异 - 可能误判部分列相同但非完全相同的行 [^4] ### 方法四:合运算符求值差 将列转为合进行运算: ```python set_diff = set(df1['col']).difference(set(df2['col'])) # 或使用对称差 set_sym_diff = set(df1['col']) ^ set(df2['col']) ``` **适用场景**: - 仅需要值列表不需要原始数据结构时 - 适用于单列值对比 [^2] --- ### 使用建议 1. **优先使用方法一**(单列标识): ```python # 标准差计算模板 difference_df = df_main[~df_main['key_column'].isin(df_reference['key_column'])] ``` 2. 多列匹配时用方法二 3. 需要纯粹值列表时用方法四 > **注意**:所有方法默认不修改原始数据,如需修改请添加 `.copy()` 或赋值给新变量。
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