对dataframe数据之间求补集的实例详解

yipeiwu_com7年前Python基础

python的pandas库,对于dataframe数据,有merge命令可以完成dataframe数据之间的求取交集并集等命令。

若存在df1与df2 ,他们的交集df3=pd.merge(df1,df2,on=[.....])。但是又想通过df3求df3与df1的补集时发现没有该命令。

求df3(子集)与df1补集:

#x为子集

def Complement(x,y):

 import numpy as np

 array1 = np.array(x)

 list1=array1.tolist()

 

 array2=np.array(y)

 list2=array2.tolist()

 

 def list_to_tuple(t):

  l = []

  for e in t:

   l.append(tuple(e))

  return l

 

 def tuple_to_list(t):

  l = []

  for e in t:

   l.append(list(e))

  return l

 

 a=list_to_tuple(list1)

 b=list_to_tuple(list2)

 set3=set(b).difference(set(a))

 list3=list(set3)

 list4=tuple_to_list(list3)

 

 from pandas import Series,DataFrame

 df1=DataFrame(list4,columns=x.columns)

 

 return df1

以上这篇对dataframe数据之间求补集的实例详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python mac下安装虚拟环境的图文教程

python mac下安装虚拟环境的图文教程

Mac 下 Flask 框架 workon命令找不到 ---- 最终解决方案(详解具体实现操作过程中遇到的坑)2018年08月17日 00:02:05Jasonmes阅读数:622 Ma...

Python 使用threading+Queue实现线程池示例

一、线程池 1、为什么需要使用线程池 1.1 创建/销毁线程伴随着系统开销,过于频繁的创建/销毁线程,会很大程度上影响处理效率。 记创建线程消耗时间T1,执行任务消耗时间T2,销毁线程...

对python中的argv和argc使用详解

主要问题 为什么argv中第一个,即index=0的内容就是文件名? python中argc是用什么实现的? 概念解释 argc:argument counter,命令行参数个数 ar...

Python基于smtplib实现异步发送邮件服务

基于smtplib包制作而成,但在实践中发现一个不知道算不算是smtplib留的一个坑,在网络断开的情况下发送邮件时会抛出一个socket.gaierror的异常,但是smtplib中并...

Python的Asyncore异步Socket模块及实现端口转发的例子

Asyncore模块提供了以异步的方式写入套接字服务客户端和服务器的基础结构。 只有两种方式使一个程序在单处理器上实现“同时做不止一件事”。多线程编程是最简单和最流行的方式,但是有另一种...