cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana untuk Mengekstrak Baris dengan Cekap daripada Satu Pandas DataFrame yang Tidak Hadir dalam Satu Lagi?

How to Efficiently Extract Rows from One Pandas DataFrame that are Absent in Another?

Mengambil Baris daripada Satu Bingkai Data yang Dikecualikan daripada Yang Lain

Dalam panda, adalah perkara biasa untuk mempunyai berbilang bingkai data dengan data yang berpotensi bertindih. Satu tugas yang kerap timbul ialah mengasingkan baris daripada satu kerangka data yang tidak terdapat dalam yang lain. Operasi ini amat berguna apabila bekerja dengan subset atau menapis data.

Perumusan Masalah:

Diberikan dua bingkai data panda, dengan df1 mengandungi superset baris berbanding df2, kami bertujuan untuk mendapatkan baris dalam df1 yang tidak terdapat dalam df2. Contoh di bawah menggambarkan senario ini dengan kes mudah:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [10, 11, 12, 13, 14]})
df2 = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2, 3], 'col2': [10, 11, 12]})

print(df1)
print(df2)

# Expected result:
#   col1  col2
# 3     4    13
# 4     5    14

Penyelesaian:

Untuk menangani masalah ini dengan berkesan, kami menggunakan teknik yang dikenali sebagai sambung kiri. Operasi ini menggabungkan df1 dan df2 sambil memastikan semua baris daripada df1 dikekalkan. Selain itu, kami menyertakan lajur penunjuk untuk mengenal pasti asal setiap baris selepas gabungan. Dengan memanfaatkan baris unik daripada df2 dan tidak termasuk pendua, kami mencapai hasil yang diingini.

Kod python di bawah melaksanakan penyelesaian ini:

df_all = df1.merge(df2.drop_duplicates(), on=['col1', 'col2'], how='left', indicator=True)
result = df_all[df_all['_merge'] == 'left_only']

Penjelasan:

  1. Kiri Sertai: Fungsi gabungan melakukan gabungan kiri antara df1 dan df2.drop_duplicates(). Operasi ini menggabungkan baris daripada df1 dengan baris daripada df2 berdasarkan nilai yang sepadan dalam lajur col1 dan col2.
  2. Penunjuk Gabung: Parameter penunjuk ditetapkan kepada True untuk memasukkan lajur tambahan bernama _merge dalam rangka data yang terhasil df_all. Lajur ini menunjukkan asal setiap baris: 'kedua-duanya' untuk baris yang wujud dalam kedua-dua df1 dan df2, 'kiri_sahaja' untuk baris eksklusif kepada df1 dan 'kanan_sahaja' untuk baris eksklusif kepada df2.
  3. Tapis mengikut 'left_only': Untuk mengasingkan baris daripada df1 yang bukan dalam df2, kami tapis df_all dataframe dengan menyemak baris dengan _merge sama dengan 'left_only'. Ini memberikan kita hasil yang diingini.

Mengelakkan Perangkap Biasa:

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa sesetengah penyelesaian mungkin tersilap menyemak nilai lajur individu dan bukannya padanan baris secara keseluruhan. Pendekatan sedemikian boleh membawa kepada hasil yang salah, seperti yang digambarkan dalam contoh di bawah:

~df1.col1.isin(common.col1) & ~df1.col2.isin(common.col2)

Kod ini tidak menganggap kejadian bersama nilai dalam baris dan mungkin menghasilkan hasil yang salah apabila baris dalam df1 mempunyai nilai yang muncul secara individu dalam df2 tetapi bukan dalam baris yang sama.

Dengan menggunakan pendekatan gabungan kiri yang diterangkan di atas, kami memastikan bahawa baris dikenal pasti dengan betul sebagai eksklusif untuk df1. Teknik ini menyediakan penyelesaian yang boleh dipercayai dan cekap untuk mengekstrak baris yang terdapat dalam satu bingkai data tetapi tidak dalam yang lain.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengekstrak Baris dengan Cekap daripada Satu Pandas DataFrame yang Tidak Hadir dalam Satu Lagi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Memahami perbezaan utamaPython vs C: Memahami perbezaan utamaApr 21, 2025 am 12:18 AM

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.

Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Mencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariMencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariApr 20, 2025 am 12:21 AM

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.

Memaksimumkan 2 Jam: Strategi Pembelajaran Python BerkesanMemaksimumkan 2 Jam: Strategi Pembelajaran Python BerkesanApr 20, 2025 am 12:20 AM

Kaedah untuk belajar python dengan cekap dalam masa dua jam termasuk: 1. Semak pengetahuan asas dan pastikan anda sudah biasa dengan pemasangan Python dan sintaks asas; 2. Memahami konsep teras python, seperti pembolehubah, senarai, fungsi, dan lain -lain; 3. Menguasai penggunaan asas dan lanjutan dengan menggunakan contoh; 4. Belajar kesilapan biasa dan teknik debugging; 5. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik, seperti menggunakan komprehensif senarai dan mengikuti panduan gaya PEP8.

Memilih antara python dan c: bahasa yang sesuai untuk andaMemilih antara python dan c: bahasa yang sesuai untuk andaApr 20, 2025 am 12:20 AM

Python sesuai untuk pemula dan sains data, dan C sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan. 1. Python adalah mudah dan mudah digunakan, sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2.C menyediakan prestasi dan kawalan yang tinggi, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Python vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanPython vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanApr 20, 2025 am 12:14 AM

Python lebih sesuai untuk sains data dan perkembangan pesat, manakala C lebih sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari, sesuai untuk pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik. 2.C mempunyai sintaks kompleks tetapi prestasi yang sangat baik dan sering digunakan dalam pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem.

2 jam sehari: potensi pembelajaran python2 jam sehari: potensi pembelajaran pythonApr 20, 2025 am 12:14 AM

Adalah mungkin untuk melabur dua jam sehari untuk belajar Python. 1. Belajar Pengetahuan Baru: Ketahui konsep baru dalam satu jam, seperti senarai dan kamus. 2. Amalan dan Amalan: Gunakan satu jam untuk melakukan latihan pengaturcaraan, seperti menulis program kecil. Melalui perancangan dan ketekunan yang munasabah, anda boleh menguasai konsep teras Python dalam masa yang singkat.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

MantisBT

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.

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini