Pandas DataFrame求差集的示例代码

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

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

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