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Python Pandas TimedeltaIndex.difference用法及代碼示例


Python是進行數據分析的一種出色語言,主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種,使導入和分析數據更加容易。

Pandas TimedeltaIndex.difference()函數返回一個新索引,索引中的其他元素不在其中。這是兩個Index對象的集合差異。如果可以排序,則進行排序。

用法: TimedeltaIndex.difference(other)

參數:
other:索引或array-like

返回:區別:指數

範例1:采用TimedeltaIndex.difference()函數查找兩個TimedeltaIndex對象的設置差。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the first TimedeltaIndex object 
tidx1 = pd.TimedeltaIndex(data =['06:05:01.000030', '+23:59:59.999999',  
                                 '22 day 2 min 3us 10ns', '+23:29:59.999999',  
                                                         '+12:19:59.999999']) 
  
# Create the seccond TimedeltaIndex object 
tidx2 = pd.TimedeltaIndex(data =['09:11:18.000030', '+23:59:59.999999', 
                                 '9 day 18 min 3us ', '+23:29:59.999999', 
                                                     '+12:19:59.999999']) 
  
# Print the first and second TimedeltaIndex object 
print(tidx1, "\n", tidx2)

輸出:

現在我們將使用TimedeltaIndex.difference()函數來找到設置差異。

# find the set difference 
tidx1.difference(tidx2)

輸出:

正如我們在輸出中看到的,TimedeltaIndex.difference()函數已返回一個新對象,該對象僅包含tidx1唯一的那些元素。

範例2:采用TimedeltaIndex.difference()函數查找兩個TimedeltaIndex對象的設置差。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the first TimedeltaIndex object 
tidx1 = pd.TimedeltaIndex(start ='1 days 02:00:12.001124', periods = 5, 
                                              freq ='D', name ='Koala') 
  
# Create the second TimedeltaIndex object 
tidx2 = pd.TimedeltaIndex(start ='3 days 02:00:12.001124', periods = 5, 
                                              freq ='D', name ='Koala') 
  
# Print the first and second TimedeltaIndex object 
print(tidx1, "\n", tidx2)

輸出:


現在我們將使用TimedeltaIndex.difference()函數來找到設置差異。

# find the set difference 
tidx1.difference(tidx2)

輸出:

正如我們在輸出中看到的,TimedeltaIndex.difference()函數已返回一個新對象,該對象僅包含tidx1唯一的那些元素。



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注:本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas TimedeltaIndex.difference。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。