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。