두 DataFrame의 차이점
차이점을 식별하기 위해 DataFrame을 비교하는 것은 데이터 분석에 필수적입니다. 이 문제에서는 df1과 df2라는 두 개의 데이터 프레임이 주어지며 df2에는 있지만 df1에는 없는 행을 찾아야 합니다.
부울 행렬과 비교
!=와 같은 연산자를 사용하여 직접 비교 데이터프레임의 구조가 다르면 오류가 발생할 수 있습니다. 더 나은 접근 방식은 데이터 프레임을 연결하고 해당 인덱스를 재설정한 다음 비교하는 것입니다. df1 == df2를 사용하면 True는 두 데이터프레임 모두에 행이 있음을 나타내고 False는 차이점을 나타내는 부울 행렬이 생성됩니다.
고유 값으로 그룹화
다음으로 그룹화 작업을 수행할 수 있습니다. 연결된 데이터프레임에서 고유한 행을 식별합니다. 목표는 데이터프레임에서 한 번만 발생하는 행을 찾는 것입니다. 그룹의 길이를 확인하여 이를 달성할 수 있습니다. 길이가 1인 행은 고유한 레코드를 나타냅니다.
데이터프레임 필터링
마지막으로 식별된 고유 행 인덱스를 사용하여 데이터프레임을 필터링할 수 있습니다. 이는 df1에 없는 df2의 행을 제공합니다.
예
예를 들어, 제공된 예제 데이터 프레임을 고려하면:
<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>
결과 데이터 프레임 df1에는 없는 df2의 행이 포함됩니다.
위 내용은 df2에는 있지만 df1에는 없는 행을 식별하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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