<\/p>\n
Uma anti-jun\u00e7\u00e3o<\/strong> permite retornar todas as linhas em um conjunto de dados que n\u00e3o possuem valores correspondentes em outro conjunto de dados.<\/span><\/p>\n Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para realizar uma anti-jun\u00e7\u00e3o entre dois DataFrames do pandas:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Vamos supor que temos os dois DataFrames panda a seguir:<\/span><\/p>\n Podemos usar o c\u00f3digo a seguir para retornar todas as linhas do primeiro DataFrame que n\u00e3o possuem uma equipe correspondente no segundo DataFrame:<\/span><\/p>\n Podemos ver que existem exatamente duas equipes do primeiro DataFrame que n\u00e3o possuem um nome de equipe correspondente no segundo DataFrame.<\/span><\/p>\n A anti-jun\u00e7\u00e3o funcionou conforme o esperado.<\/span><\/p>\n O resultado final \u00e9 um DataFrame que cont\u00e9m apenas as linhas onde o nome da equipe pertence ao primeiro DataFrame, mas n\u00e3o ao segundo DataFrame.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Como fazer uma jun\u00e7\u00e3o interna no Pandas<\/a> Uma anti-jun\u00e7\u00e3o permite retornar todas as linhas em um conjunto de dados que n\u00e3o possuem valores correspondentes em outro conjunto de dados. Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para realizar uma anti-jun\u00e7\u00e3o entre dois DataFrames do pandas: outer = df1. merge (df2, how=’ outer ‘, indicator= True ) anti_join = outer[(outer._merge==’ left_only ‘)]. drop (‘ […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3436","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n outer = df1. merge<\/span> (df2, how=' outer<\/span> ', indicator= True<\/span> )\n\nanti_join = outer[(outer._merge==' left_only<\/span> ')]. drop<\/span> (' _merge<\/span> ', axis= 1<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: realizando uma anti-jun\u00e7\u00e3o no Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create first DataFrame\n<\/span>df1 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 30]})\n\nprint<\/span> (df1)\n\n team points\n0 to 18\n1 B 22\n2 C 19\n3 D 14\n4 E 30\n\n#create second DataFrame\n<\/span>df2 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'F', 'G'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 22, 29]})\n\nprint<\/span> (df2)\n\n team points\n0 to 18\n1 B 22\n2 C 19\n3 F 22\n4 G 29\n<\/strong><\/span><\/pre>\n #perform outer join<\/span>\nouter = df1. merge<\/span> (df2, how=' outer<\/span> ', indicator= True<\/span> )\n\n#perform anti-join\n<\/span>anti_join = outer[(outer._merge==' left_only<\/span> ')]. drop<\/span> (' _merge<\/span> ', axis= 1<\/span> )\n\n#view results\n<\/span>print<\/span> (anti_join)\n\n team points\n3 D 14\n4 E 30<\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como fazer uma jun\u00e7\u00e3o \u00e0 esquerda no Pandas<\/a>
Como fazer uma jun\u00e7\u00e3o cruzada no Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"