本篇文章为大家展示了如何在Pandas中利用DataFrame求差集，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
在Pandas中 求差集没有专门的函数。处理办法就是将两个DataFrame追加合并，然后去重。
divident.append(hasThisYearDivident) noHasThisYearDivident = divident.drop_duplicates(subset='ts_code', keep=False, inplace=True, ignore_index=True)
具体函数用法：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.html#pandas.DataFrame.append
在pandas中，两个DataFrame的差集并没有直接的库内置方法，现在我们希望有一种方法，就像python中set内置的求差集一样，来找到两个DataFrame的差集。
>>> a=set((1,2,3))
>>> a
{1, 2, 3}
>>> b=set((2,3,4))
>>> b
{2, 3, 4}
>>> a-b
{1}上面代码片段是对set的内置求差集方法的回顾，现在我们希望能有类似的方法来找两个DataFrame的差集。
解决思路是这样的：
对于有同样Index的a,b两个DataFrame，如果现在要求a对b的差集，那么可以（1)连续两次扩充a，使用append方法（2）然后使用drop_duplicates方法对a进行去重，并且参数keep=False。原理很简单，也很巧妙，连续扩充2次a，那么新扩充完后的DataFrame中来自b的row肯定是重复的，去重时候，b全部被删除，与此同时，a中跟b重复的row也会顺带着被删除。
代码实现：
>>> import pandas as pd
>>> data_a={'state':[1,1,2],'pop':['a','b','c']}
>>> data_b={'state':[1,2,3],'pop':['b','c','d']}
>>> a=pd.DataFrame(data_a)
>>> b=pd.DataFrame(data_b)
>>> a
state pop
0 1 a
1 1 b
2 2 c
>>> b
state pop
0 1 b
1 2 c
2 3 d
>>> a=a.append(b)
>>> a=a.append(b)
>>> a
state pop
0 1 a
1 1 b
2 2 c
0 1 b
1 2 c
2 3 d
0 1 b
1 2 c
2 3 d
>>> a.drop_duplicates(subset=['state','pop'],keep=False)
state pop
0 1 a上述内容就是如何在Pandas中利用DataFrame求差集，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
