Python Pandas Index.difference()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas Index.difference()函数返回一个新索引，索引中的其他元素不在其中。
如果可以排序，该函数将自动对输出进行排序。

用法： Index.difference(other)

参数:
other:索引或array-like

返回:区别：指数

范例1：采用Index.difference()函数使用array-like对象查找给定索引的集合差。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Index 
idx = pd.Index([17, 69, 33, 15, 19, 74, 10, 5]) 
  
# Print the Index 
idx

输出：

让我们通过array-like对象找到给定索引的设置差异

# find the set difference of this Index  
# with the passed array object. 
idx.difference([69, 33, 15, 74, 19])

输出：

正如我们在输出中看到的那样，该函数返回了一个仅包含idx索引唯一值的对象。

请注意，输出对象的元素按升序排序。

范例2：采用Index.difference()函数查找两个索引的集合差异。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the first Index 
idx1 = pd.Index(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 
                 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']) 
  
# Creating the second Index 
idx2 = pd.Index(['May', 'Jun', 'Jul', 'Aug']) 
  
# Print the first and second Index 
print(idx1, "\n", idx2)

输出：

现在，让我们找到两个索引之间的设置差异。

# to find the set differnece 
idx1.difference(idx2)

输出：

该函数已返回idx1和idx2的设置差。它仅包含idx1索引唯一的那些值。请注意，输出未排序。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Index.difference()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。