极客教程Pandas 集合差集操作
在本文中，我们将介绍在 Pandas 中如何实现集合的差集操作。集合差集是指从一个集合中排除另一个集合中存在的元素，获得两个集合不同的元素。
Pandas 中提供了多种方式实现集合差集操作，如使用 set 函数、使用 isin 函数、使用 merge 函数等。
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使用 set 函数进行集合差集操作
Pandas 中的 set 函数可以将一个序列转换为一个集合，从而进行集合运算。下面我们将通过一个示例来说明如何使用 set 函数进行集合差集操作。
import pandas as pd
df1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
df2 = pd.Series([3, 4, 5, 6, 7])
set1 = set(df1)
set2 = set(df2)
diff = set1 - set2
print(diff)
运行上述代码，我们可以得到结果：
{1, 2}
上述代码中，我们先将两个 Pandas 序列 df1 和 df2 转换成集合类型 set1 和 set2，然后使用 - 操作符计算集合差集，从而得到集合 set1 中独有的元素 {1, 2}。
使用 isin 函数进行集合差集操作
Pandas 中的 isin 函数可以判断一个序列中的元素是否存在于另一个序列中。isin 函数的返回值是一个布尔类型的序列，表示对应位置的元素是或否存在于目标序列中。我们可以根据是否存在来选择保留或删除该元素。
下面我们将通过一个示例来说明如何使用 isin 函数进行集合差集操作。
import pandas as pd
df1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
df2 = pd.Series([3, 4, 5, 6, 7])
diff = df1[~df1.isin(df2)]
print(diff)
运行上述代码，我们可以得到结果：
0 1
1 2
dtype: int64
上述代码中，我们使用 ~ 操作符来选择 df1 序列中不在 df2 序列中的元素，从而得到集合 df1 中独有的元素 {1, 2}。
使用 merge 函数进行集合差集操作
Pandas 中的 merge 函数可以根据两个 DataFrame 的某一列进行关联，从而实现类似 SQL 中的 JOIN 操作。我们可以使用 merge 函数将两个 DataFrame 关联起来，并选择其中在某一列中独有的记录，从而得到集合差集。
下面我们将通过一个示例来说明如何使用 merge 函数进行集合差集操作。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'value': [3, 4, 5, 6, 7]})
diff = pd.merge(df1, df2, on='value', how='outer', indicator=True).query("_merge == 'left_only'")['value']
print(diff)
运行上述代码，我们可以得到结果：
0 1
1 2
Name: value, dtype: int64
上述代码中，我们先将两个 DataFrame df1 和 df2 按照 value 列进行关联，选择 how='outer' 选项表示保留两个 DataFrame 中的所有记录，并在结果 DataFrame 中添加一列 _merge，用于标识当前记录是来自左 DataFrame 还是右 DataFrame。最后选择 _merge=='left_only' 来筛选出在左 DataFrame 中独有的记录，并提取其中的 value 列，从而得到集合 df1 中独有的元素 {1, 2}。
总结
本文介绍了如何使用 Pandas 中的 set 函数、isin 函数和 merge 函数来实现集合差集操作。通过使用这些函数，我们可以方便地对 Pandas 序列和 DataFrame 进行集合差集运算，从而得到两个集合不同的元素。根据不同的实际需求，我们可以选择合适的方法来实现集合差集操作。