python 两个dataFrame取不同部分

一、列表：

一般两个列表取不同我们常用列表推导式：

A = [1,2,3,4]
B = [3,4,5,6]

提取两列表相同元素：
both = [i for i in A if i in B]
提取A特有的元素：
diff_A = [i for i in A if i not in B]
提取A,B各自独有的元素：
diff_both = [i for i in (A+B) if i not in both]

当然还可使用集合的特性进行筛选，更加的简便：
并集（|），交集（&），差集（-）

如提取A,B各自独有的元素，即对称集：
set(A)^set(B)

二、数据框

实现的方法很多，其中一个方法就是取出两个数据框需要比较的列，利用上面介绍的方法得到不同的元素，然后从数据框中取出这部分。
例如有如下数据框，需要得到df1与df2相比，df1中独有部分

然后利用merge函数达成目的：

这里总结出一个更加简单的方法：

def data_diff(df1,df2):'''df: 返回df1的index中不包含df2 index部分'''df = pd.merge(left=df1, right=pd.DataFrame(df2.index,columns=["ID"]),how="left",indicator=True,left_index=True,right_on="ID")df = df.loc[df._merge == "left_only",:].drop(columns=["_merge","ID"])return df

当然这里是匹配的index,可根据实际情况做相应的调整，两行代码实现比较两数据框的不同。

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