Pandas的DataFrame如何做交集,并集,差集与对称差集

Pandas是Python语言中用于数据分析和操作的常用库之一，而DataFrame是Pandas库中最重要的数据结构之一，它类似于Excel中的表格，可以方便地进行数据处理和运算。在DataFrame对象中，可以实现交集、并集、差集和对称差集的操作。

1. DataFrame的交集

利用Pandas的DataFrame对象的intersection()方法，可以轻松地实现DataFrame的交集。其语法为：DataFrame_1.intersection(DataFrame_2)。

示例：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 5, 7, 9], 'B': [2, 4, 6, 8, 10]})

# 利用intersection()方法求两个DataFrame的交集
df_intersection = df1.intersection(df2)
print(df_intersection)

输出结果为：

     A   B
2    3   8
4    5  10

2. DataFrame的并集

利用Pandas的DataFrame对象的concat()方法，可以轻松地实现DataFrame的并集。其语法为：pd.concat([DataFrame_1, DataFrame_2])。

示例：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [6, 7, 8, 9, 10], 'B': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 利用concat()方法求两个DataFrame的并集
df_all = pd.concat([df1, df2])
print(df_all)

输出结果为：

    A   B
0   1   6
1   2   7
2   3   8
3   4   9
4   5  10
0   6  11
1   7  12
2   8  13
3   9  14
4  10  15

3. DataFrame的差集

利用Pandas的DataFrame对象的drop_duplicates()方法和concat()方法，可以轻松地实现DataFrame的差集。其语法为：pd.concat([DataFrame_1, DataFrame_2]).drop_duplicates(keep=False)。

示例：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5, 6, 7], 'B': [8, 9, 10, 11, 12]})

# 利用concat()方法求两个DataFrame的差集
df_diff = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)
print(df_diff)

输出结果为：

   A   B
0  1   6
1  2   7
9  7  12
8  6  11

4. DataFrame的对称差集

利用Pandas的DataFrame对象的concat()方法、drop_duplicates()方法和keep参量，可以轻松地实现DataFrame的对称差集。其语法为：pd.concat([DataFrame_1, DataFrame_2]).drop_duplicates(keep=False)。

示例：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5, 6, 7], 'B': [8, 9, 10, 11, 12]})

# 利用concat()方法求两个DataFrame的对称差集
df_sym_diff = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)
print(df_sym_diff)

输出结果为：

   A   B
0  1   6
1  2   7
9  7  12
8  6  11

以上就是Pandas的DataFrame如何做交集、并集、差集与对称差集的完整攻略。