Python pandas库和MS SQL的等价操作->并集,交集,差集

忘是亡心i 2021-12-05 01:09 156阅读 0赞

记录pandas中实现和SQL相同操作的语句

union all -- 不去重

union -- 默认distinct去重

intersect  -- 默认distinct去重

except  -- 默认distinct去重

1 #coding=gbk
     2 import numpy as np
     3 import pandas as pd
     4 from pandas import DataFrame,Series
     5 df1=DataFrame({
        'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})
     6 df2=DataFrame({
        'a':[1,2,8],'b':[4,7,9]})
     7 print('df1')
     8 print(df1)
     9 print('df2')
    10 print(df2)
    11 print('union all的结果')
    12 print(pd.concat([df1,df2]))
    13 print('union的结果')
    14 print(pd.concat([df1,df2]).drop_duplicates())
    15 print('union并且重建索引的结果')
    16 print(pd.concat([df1,df2]).drop_duplicates().reset_index(drop=True))
    17 print('intersect的结果')
    18 print(df1.merge(df2).drop_duplicates())
    19 print('伪except的结果')
    20 print(df1[df1.isin(df2)==False].dropna(how='all'))
    21 print('except的结果')
    22 print(df1.append(df2).append(df2).drop_duplicates(keep=False))

结果如下

![1363973-20190510164843211-279966475.png][]

drop\_duplicates()的默认keep='first' 保留第一个  keep='False' 代表有重复则全部删除

可能在某种情况下并不完全等价 仅提供参考

谢谢!

转载于:https://www.cnblogs.com/chendongblog/p/10845450.html

[1363973-20190510164843211-279966475.png]: /images/20211205/3a9b3fa217064c8bae1517d832470265.png

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