Pandas：DataFrame的交集并集补集（列标签是相同的）

最新推荐文章于 2022-09-30 18:38:17 发布

红尘and渡口

最新推荐文章于 2022-09-30 18:38:17 发布

阅读量1.5w

点赞数 10

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42080294/article/details/89183779

数据分析专栏收录该内容

8 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了使用Python的Pandas库进行DataFrame数据操作的方法，包括创建DataFrame、数据的选取、合并（交集、并集、差集）等高级操作，为数据分析师和数据科学家提供了实用的代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

df1 = pd.DataFrame([['张三', 10, '男'], 
                 ['李四', 11, '男'], 
                 ['王五', 11, '女'], 
                 ['赵六', 10, '女'],
                 ['王七', 11, '男'],
                 ['Mike', 10, '男']], 
                columns=['name', 'age', 'sex'])
df1

df2 = pd.DataFrame([['Mike', 10, '男'], 
                 ['Jane', 11, '女'],
                   ['张三', 10, '男']],
                columns=['name', 'age', 'sex'])
df2

#取交集：
#pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age', 'sex'],how='inner')
pd.merge(df1,df2,how='inner')

#取并集
#pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age', 'sex'],how='outer')
pd.merge(df1,df2,how='outer')

#取差集（从df1中过滤df2中存在的数据）
df1 = df1.append(df2)
df1 = df1.append(df2)
df1 = df1.drop_duplicates(subset=['name', 'age', 'sex'],keep=False)
df1