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
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html#pandas.DataFrame.drop_duplicates
补充示例:Pandas中两个DataFrame的差集
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
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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