Pandas Anti-Join

Pandas Anti-Join

Pandas是一个Python库，它提供了一种简单且方便的方法来处理和转换数据。其中一个最常见的方法是通过合并DataFrames来处理数据。但是，有时候你会需要找到两个DataFrame之间完全不匹配的数据。这就是Pandas Anti-Join需要我们解决的问题。

Pandas Anti-Join是一种数据筛选技术，用于筛选出其中一个DataFrame中具有唯一标识符的记录，同时在另一个DataFrame中没有相应唯一标识符的记录。通俗地说，Pandas Anti-Join被称为一个“排除连接”，它筛选出了两个DataFrames之间存在的差异。

阅读更多：Pandas 教程

如何执行Pandas Anti-Join

在Pandas中，我们使用merge()函数来执行Anti-Join。merge()函数有多种参数，可以根据需要调整。它的默认行为是采用SQL中类似于JOIN的方式来合并所有的DataFrames。

在Anti-Join中，我们使用“left”和“right”选项，将DataFrames划分为主数据集和要比较的另一个数据集。我们将“how”选择为“left”，这意味着只返回主数据集中存在的记录。

示例：

让我们从两个DataFrames开始：DF1和DF2。我们要找到DF2中不存在的所有记录。DF1如下：

name      age
-----     ---
Alice     25
Bob       31
Charlie   19
Dave      35
Edith     42
Frank     18

DF2如下：

name
-----
Bob
Edith
Frank
Gina

在这个例子中，我们使用了name列作为唯一标识符。为了执行Anti-Join，我们需要使用merge()函数并设置关键字参数，如下所示：

anti_join = pd.merge(DF1, DF2, on='name', how='left', indicator=True)
anti_join = anti_join[anti_join['_merge'] == 'left_only']

最后一行代码筛选了在DF2中没有出现的所有记录。结果如下：

name      age    _merge
-----     ---    ------
Alice     25     left_only
Charlie   19     left_only
Dave      35     left_only

可能会遇到的问题

尽管使用Pandas Anti-Join是一个很好的方式来查找DataFrames之间的差异，但是在实践中可能会遇到一些问题。下面是一些主要问题：

1. 数据大小

当DataFrames非常大时，Anti-Join可能会导致内存不足。在处理大型数据集时，可以考虑使用Pandas的分块处理和迭代器。

2. 有多个唯一标识符的情况

如果DataFrames有多个列作为唯一标识符，则需要在merge()函数中指定这些列，以避免重复或错误匹配。

3. 形状不匹配

如果DataFrames的形状不匹配，则无法执行Anti-Join。确保DataFrames拥有相同的列并且按相同的顺序排列。

总结

在本文中，我们学习了如何使用Pandas Anti-Join来查找两个DataFrames之间的差异。我们了解了merge()函数的关键字参数，并学习了如何处理一些常见问题，例如数据大小、多个唯一标识符和形状不匹配。Pandas Anti-Join是一个非常有用的技术，可以帮助我们轻松地找到非匹配项。