创建测试数据:

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a DataFrame
df1 = {
  'Subject':['semester1','semester2','semester3','semester4','semester1',
        'semester2','semester3'],
  'Score':[62,47,55,74,31,77,85]}
 
df2 = {
  'Subject':['semester1','semester2','semester3','semester4'],
  'Score':[90,47,85,74]}
 
 
df1 = pd.DataFrame(df1,columns=['Subject','Score'])
df2 = pd.DataFrame(df2,columns=['Subject','Score'])
 
print(df1)
print(df2)

运行结果:

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

求两个dataframe的交集

intersected_df = pd.merge(df1, df2, how='inner')
print(intersected_df)

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

也可以指定求交集的列:

intersected_df = pd.merge(df1, df2, on=['Subject'], how='inner')
print(intersected_df)

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

求差集

df2-df1:

set_diff_df = pd.concat([df2, df1, df1]).drop_duplicates(keep=False)
print(set_diff_df)

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

df1-df2:

set_diff_df = pd.concat([df1, df2, df2]).drop_duplicates(keep=False)
print(set_diff_df)

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

另一种求差集的方法是:

以df1-df2为例:

df1 = df1.append(df2)
df1 = df1.append(df2)
set_diff_df = df1.drop_duplicates(subset=['Subject', 'Score'],keep=False)
print(set_diff_df)

得到的df1-df2结果是一样的:

Pandas中两个dataframe的交集和差集的示例代码

标签:
Pandas,dataframe交集,Pandas,dataframe差集

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。