Pandas でアンチ結合を実行する方法
アンチ結合を使用すると、あるデータセット内の、別のデータセットに一致する値がないすべての行を返すことができます。
次の構文を使用して、2 つのパンダ データフレーム間のアンチ結合を実行できます。
outer = df1. merge (df2, how=' outer ', indicator= True ) anti_join = outer[(outer._merge==' left_only ')]. drop (' _merge ', axis= 1 )
次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。
例: Pandas でのアンチ結合の実行
次の 2 つのパンダ DataFrame があると仮定します。
import pandas as pd
#create first DataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
' points ': [18, 22, 19, 14, 30]})
print (df1)
team points
0 to 18
1 B 22
2 C 19
3 D 14
4 E 30
#create second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'F', 'G'],
' points ': [18, 22, 19, 22, 29]})
print (df2)
team points
0 to 18
1 B 22
2 C 19
3 F 22
4 G 29
次のコードを使用すると、2 番目の DataFrame に一致するチームがない最初の DataFrame のすべての行を返すことができます。
#perform outer join outer = df1. merge (df2, how=' outer ', indicator= True ) #perform anti-join anti_join = outer[(outer._merge==' left_only ')]. drop (' _merge ', axis= 1 ) #view results print (anti_join) team points 3 D 14 4 E 30
最初のデータフレームには、2 番目のデータフレームに一致するチーム名がないチームが 2 つあることがわかります。
アンチ結合は期待どおりに機能しました。
最終結果は、チーム名が最初のデータフレームに属し、2 番目のデータフレームには属さない行のみを含むデータフレームになります。
追加リソース
次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的なタスクを実行する方法を説明します。