Để tìm các hàng không phổ biến giữa hai DataFrame, hãy sử dụng phương thức concat (). Trước tiên, hãy để chúng tôi nhập thư viện được yêu cầu với bí danh -
import pandas as pd
Tạo DataFrame1 với hai cột -
dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] } )
Tạo DataFrame2 với hai cột -
dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Reg_Price": [1000, 1300, 1000, 800, 1100, 800] } )
Tìm các hàng không phổ biến giữa hai DataFrame và nối kết quả -
print"\nUncommon rows between two DataFrames...\n",pd.concat([dataFrame1,dataFrame2]).drop_duplicates(keep=False)
Ví dụ
Sau đây là mã -
import pandas as pd # Create DataFrame1 dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] } ) print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1 # Create DataFrame2 dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Reg_Price": [1000, 1300, 1000, 800, 1100, 800] } ) print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2 # finding uncommon rows between two DataFrames and concat the result print"\nUncommon rows between two DataFrames...\n",pd.concat([dataFrame1,dataFrame2]).drop_duplicates(keep=False)
Đầu ra
Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -
DataFrame1 ... Car Reg_Price 0 BMW 1000 1 Lexus 1500 2 Audi 1100 3 Tesla 800 4 Bentley 1100 5 Jaguar 900 DataFrame2 ... Car Reg_Price 0 BMW 1000 1 Lexus 1300 2 Audi 1000 3 Tesla 800 4 Bentley 1100 5 Jaguar 800 Uncommon rows between two DataFrames... Car Reg_Price 1 Lexus 1500 2 Audi 1100 5 Jaguar 900 1 Lexus 1300 2 Audi 1000 5 Jaguar 800