在Pandas中 求差集没有专门的函数。处理办法就是将两个DataFrame追加合并,然后去重。
divident.append(hasThisYearDivident) noHasThisYearDivident = divident.drop_duplicates(subset='ts_code', keep=False, inplace=True, ignore_index=True)
具体函数用法:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.html#pandas.DataFrame.append
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html#pandas.DataFrame.drop_duplicates
补充示例:Pandas中两个DataFrame的差集
在pandas中,两个DataFrame的差集并没有直接的库内置方法,现在我们希望有一种方法,就像python中set内置的求差集一样,来找到两个DataFrame的差集。
> a=set((1,2,3)) > a {1, 2, 3} > b=set((2,3,4)) > b {2, 3, 4} > a-b {1}
上面代码片段是对set的内置求差集方法的回顾,现在我们希望能有类似的方法来找两个DataFrame的差集。
解决思路是这样的:
对于有同样Index的a,b两个DataFrame,如果现在要求a对b的差集,那么可以(1)连续两次扩充a,使用append方法(2)然后使用drop_duplicates方法对a进行去重,并且参数keep=False。原理很简单,也很巧妙,连续扩充2次a,那么新扩充完后的DataFrame中来自b的row肯定是重复的,去重时候,b全部被删除,与此同时,a中跟b重复的row也会顺带着被删除。
代码实现:
> import pandas as pd > 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) > b=pd.DataFrame(data_b) > a state pop 0 1 a 1 1 b 2 2 c > b state pop 0 1 b 1 2 c 2 3 d > a=a.append(b) > a=a.append(b) > a state pop 0 1 a 1 1 b 2 2 c 0 1 b 1 2 c 2 3 d 0 1 b 1 2 c 2 3 d > a.drop_duplicates(subset=['state','pop'],keep=False) state pop 0 1 a
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