获取两个Pandas系列中不常见的项目

获取两个Pandas系列中不常见的项目，可以使用isin()和~运算符来实现。具体步骤如下：

1. 使用isin()方法获取第一个系列中不包含在第二个系列中的元素。

import pandas as pd

serie1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
serie2 = pd.Series([3, 4, 5, 6, 7])

result = serie1[~serie1.isin(serie2)]
print(result)

输出结果：

0    1
1    2
dtype: int64

结果中只有第一个序列中不包含在第二个序列中的元素1和2，符合预期。

1. 同时获取两个系列中互不相同的元素，可以执行两次isin()操作，将结果按位取反后合并。

import pandas as pd

serie1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
serie2 = pd.Series([3, 4, 5, 6, 7])

result = serie1[~serie1.isin(serie2)].append(serie2[~serie2.isin(serie1)])

print(result)

输出结果：

0    1
1    2
3    6
4    7
dtype: int64

结果中包含了第一个序列中不包含在第二个序列中的元素1和2，以及第二个序列中不包含在第一个序列中的元素6和7，符合预期。

1. 当系列中存在缺失值时，可以使用dropna()方法去除缺失值后再执行isin()操作，避免出现错误的结果。

import pandas as pd
import numpy as np

serie1 = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5])
serie2 = pd.Series([3, np.nan, 5, 6, 7])

non_missing_serie1 = serie1.dropna()
non_missing_serie2 = serie2.dropna()

result = non_missing_serie1[~non_missing_serie1.isin(non_missing_serie2)].append(non_missing_serie2[~non_missing_serie2.isin(non_missing_serie1)])

print(result)

输出结果：

0    1.0
1    2.0
3    6.0
4    7.0
dtype: float64

结果中将缺失值去除后再进行操作，避免出现错误结果。