Python Pandas - 두 DataFrame 사이에서 흔하지 않은 행 찾기

두 DataFrame 사이에서 흔하지 않은 행을 찾으려면 concat() 메서드를 사용하십시오. 먼저 alias −

import pandas as pd

두 개의 열이 있는 DataFrame1 생성 -

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900]
   }
)

두 개의 열이 있는 DataFrame2 생성 -

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Reg_Price": [1000, 1300, 1000, 800, 1100, 800]
   }
)

두 DataFrame 사이에서 흔하지 않은 행을 찾아 결과를 연결 -

print"\nUncommon rows between two DataFrames...\n",pd.concat([dataFrame1,dataFrame2]).drop_duplicates(keep=False)

예시

다음은 코드입니다 -

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)

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -

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