


Bagaimana untuk Mengenalpasti Baris Hadir dalam df2 Tetapi Tidak Hadir dalam df1?
Perbezaan Antara Dua Bingkai Data
Membandingkan bingkai data untuk mengenal pasti perbezaan adalah penting untuk analisis data. Dalam masalah ini, kami diberi dua bingkai data, df1 dan df2, dan perlu mencari baris yang hadir dalam df2 tetapi tiada dalam df1.
Membandingkan dengan Boolean Matrix
Perbandingan langsung menggunakan operator seperti != boleh membawa kepada ralat jika kerangka data mempunyai struktur yang berbeza. Pendekatan yang lebih baik ialah menggabungkan bingkai data, menetapkan semula indeksnya, dan kemudian membandingkannya. Menggunakan df1 == df2 akan menghasilkan matriks boolean di mana Benar menunjukkan baris hadir dalam kedua-dua bingkai data dan Palsu menunjukkan perbezaan.
Penghimpunan mengikut Nilai Unik
Seterusnya, kita boleh melakukan operasi kumpulan mengikut pada rangka data bercantum untuk mengenal pasti baris unik. Matlamatnya adalah untuk mencari baris yang berlaku sekali sahaja dalam bingkai data. Kita boleh mencapai ini dengan menyemak panjang kumpulan; baris dengan panjang 1 mewakili rekod unik.
Menapis Bingkai Data
Akhir sekali, kami boleh menggunakan indeks baris unik yang dikenal pasti untuk menapis bingkai data. Ini akan memberikan kita baris dalam df2 yang tidak terdapat dalam df1.
Contoh
Sebagai contoh, mengambil kira contoh kerangka data yang disediakan:
<code class="python">import pandas as pd df1 = ... df2 = ... # Concatenate dataframes df = pd.concat([df1, df2]) df = df.reset_index(drop=True) # Group by unique values df_gpby = df.groupby(list(df.columns)) # Get unique row indices idx = [x[0] for x in df_gpby.groups.values() if len(x) == 1] # Filter dataframe result = df.reindex(idx)</code>
Kerangka data hasil akan mengandungi baris dalam df2 yang tidak terdapat dalam df1.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengenalpasti Baris Hadir dalam df2 Tetapi Tidak Hadir dalam df1?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
