


Menentukan Perbezaan Antara Bingkai Data: Pendekatan Komprehensif
Diberikan dua bingkai data, df1 dan df2, dengan df2 ialah subset df1, objektifnya adalah untuk mencipta bingkai data baharu, df3, yang menangkap unsur-unsur yang terdapat dalam df1 tetapi bukan dalam df2. Ini pada asasnya membantu mengenal pasti baris dan lajur unik dalam df1 yang tiada dalam df2.
Menggunakan drop_duplicates: Penyelesaian Mudah
Satu kaedah biasa untuk mencapai ini ialah dengan menggunakan fungsi drop_duplicates. Dengan menggabungkan df1 dan df2 dan seterusnya memanggil drop_duplicates dengan keep=False, bingkai data baharu diperoleh yang mengekalkan hanya baris bukan pendua. Pendekatan ini berfungsi dengan berkesan untuk bingkai data yang tidak mengandungi entri pendua dalam diri mereka sendiri.
Mengatasi Bingkai Data dengan Pendua
Walau bagaimanapun, dalam senario di mana bingkai data awal mungkin mengandungi pendua secara dalaman, kaedah drop_duplicates mungkin tidak menghasilkan hasil yang tepat. Untuk mengendalikan kes sedemikian, teknik alternatif diperlukan.
Kaedah 1: Menggunakan isin dengan Tuple
Dalam pendekatan ini, tuple dicipta daripada setiap baris df1 dan df2 , dan fungsi isin digunakan untuk membandingkan tupel ini. Bingkai data yang terhasil akan termasuk baris daripada df1 yang tidak mempunyai tupel yang sepadan dalam df2, dengan berkesan menyerlahkan elemen unik.
Kaedah 2: Menggunakan Gabungan dengan Penunjuk
Satu lagi kaedah melibatkan penggabungan df1 dan df2 menggunakan fungsi gabungan dengan penunjuk ditetapkan kepada "Benar". Operasi ini menambah lajur bernama "_merge" yang menunjukkan asal setiap baris. Dengan menapis bingkai data yang terhasil berdasarkan baris yang "_merge" bukan "keduanya", adalah mungkin untuk mengasingkan baris yang terdapat dalam df1 tetapi tidak dalam df2.
Dengan memanfaatkan teknik ini, pembangun boleh dengan berkesan tentukan perbezaan antara dua bingkai data dan buat bingkai data baharu yang mengandungi hanya unsur unik yang terdapat dalam df1 tetapi bukan dalam df2.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengenalpasti Baris dan Lajur Unik kepada Satu DataFrame Apabila Membandingkan Dua DataFrame?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.