我有这么两个DF，要分别列出它们之间不同的项目的不同处

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-10 21:40
非常抱歉，之前的代码还是有问题。根据你提供的数据示例，我们可以使用以下代码来找到车牌不同但日期和 ...

我有两个表，我要删除掉这两个DF中完全相同的行，要怎么弄

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-10 21:46
我有两个表，我要删除掉这两个DF中完全相同的行，要怎 ...

要删除DF中完全相同的行，你可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数。下面是一种实现方法：

首先，导入pandas库并读取两个DataFrame：

1. python
   
2. import pandas as pd
   
3. df1 = pd.read_csv('甲.csv')
   
4. df2 = pd.read_csv('乙.csv')

复制代码

然后，使用drop_duplicates()函数去除两个DataFrame中完全相同的行，并将结果重新赋值给原始变量：

1. python
   
2. df1 = df1.drop_duplicates()
   
3. df2 = df2.drop_duplicates()

复制代码

最后，你可以将这两个DataFrame保存为csv文件或进行其他处理。

希望对你有所帮助！如果还有任何疑问，请随时追问。

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laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-10 21:46
要删除DF中完全相同的行，你可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数。下面是一种实现方法：

首 ...

我的意思是，，我有两个DF，甲和乙，，我要删除甲表中和乙表里面信息相同的那部分，

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-10 21:48
我的意思是，，我有两个DF，甲和乙，，我要删除甲表中 ...

明白了，你可以使用pandas库中的merge()函数和drop_duplicates()函数来实现这个需求。下面是一种实现方法：

首先，导入pandas库并读取两个DataFrame：

1. import pandas as pd
   
2. df1 = pd.read_csv('甲.csv')
   
3. df2 = pd.read_csv('乙.csv')

复制代码

接下来，使用merge()函数将两个DataFrame按照所有列合并，并设置参数indicator=True来添加一个特殊的"_merge"列，该列指示每行的合并方式：

1. merged_df = pd.merge(df1, df2, on=list(df1.columns), how='outer', indicator=True)

复制代码

然后，根据"_merge"列的值筛选出在甲表中和乙表中信息相同的那部分，并使用drop_duplicates()函数去除重复的行：

1. df_unique = merged_df[merged_df['_merge'] != 'both'].drop_duplicates()

复制代码

最后，你可以将去重后的结果保存为csv文件或进行其他处理：

1. df_unique.to_csv('甲表去重.csv', index=False)

复制代码

希望对你有所帮助！如果还有任何疑问，请随时追问。

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laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-10 20:27
非常抱歉，我之前的回答中没有显示完整的Python代码。以下是完整的Python代码示例：

如果我是这样的操作顺序，，我先将两个表中完全重叠的部分已经剔除出去了，剩下的部分就有以下几种情况：三个部分其中有两个部分相同的，三个部分只有一个部分相同的，还有完全不相同的，，，

我现在已经把完全相同的剔除了，把三个部分有两个部分相同的也找出来了，，剩下的1和0个相同的要怎么找出来

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-12 14:51
如果我是这样的操作顺序，，我先将两个表中完全重叠的 ...

如果你已经剔除了两个表中完全重叠的部分，并且已经找出了三个部分中有两个部分相同的记录，那么剩下的情况就是只有一个部分相同和完全不相同的记录。你可以按照以下方式找出这两种情况的记录：1、只有一个部分相同的记录：这种情况下，你可以使用pandas的isin()函数来判断哪些记录在其中一个DataFrame中存在，在另一个DataFrame中不存在。例如，如果你想找到只有日期相同的记录，你可以执行以下操作：df_diff_1 = df1[~df1.isin(df2)].dropna()df_diff_1.to_csv('只有一个部分相同的记录.csv', index=False)2、完全不相同的记录：这种情况下，你可以使用pandas的concat()函数将两个DataFrame连接在一起，并且设置参数ignore_index=True以重新索引结果DataFrame。然后，你可以使用drop_duplicates()函数来去除重复的记录。例如：combined_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)df_diff_2 = combined_df.drop_duplicates(keep=False)df_diff_2.to_csv('完全不相同的记录.csv', index=False)希望这能帮助到你！如果有任何疑问，请随时提问。

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laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-12 14:51
如果你已经剔除了两个表中完全重叠的部分，并且已经找出了三个部分中有两个部分相同的记录，那么剩下的 ...

用PYTHON的显示习惯显示

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-12 14:52
用PYTHON的显示习惯显示

如果你想在Python中以更好的显示方式展示结果，可以使用print()函数将结果输出到控制台。以下是修改后的代码示例：1、只有一个部分相同的记录：# 只有一个部分相同的记录print("只有一个部分相同的记录：")print(df_diff_1)2、完全不相同的记录：# 完全不相同的记录print("完全不相同的记录：")print(df_diff_2)这样，你就可以在控制台上看到以更好的格式展示的结果了。希望这个解决方案符合你的需求！如果还有其他问题，请随时提问。

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laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-12 14:51
如果你已经剔除了两个表中完全重叠的部分，并且已经找出了三个部分中有两个部分相同的记录，那么剩下的 ...

你的这段代码用PYTHON的显示习惯显示

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-12 14:53
你的这段代码用PYTHON的显示习惯显示

非常抱歉，让我用Python的惯用方式来显示代码给你。

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取甲、乙两个DataFrame
   
4. df1 = pd.read_csv('甲.csv')
   
5. df2 = pd.read_csv('乙.csv')
   
6. 
   
7. # 找出完全相同的记录并剔除
   
8. df_same = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '车号', '加油升数'], how='inner')
   
9. df_diff = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)
   
10. 
    
11. # 找出只有一个部分相同的记录
    
12. df_diff_1 = df_diff[df_diff[['日期', '车号']].duplicated(keep=False)]
    
13. df_diff_1.to_csv('只有一个部分相同的记录.csv', index=False)
    
14. 
    
15. # 找出完全不相同的记录
    
16. df_diff_2 = df_diff[df_diff[['日期', '车号']].duplicated(keep=False) == False]
    
17. df_diff_2.to_csv('完全不相同的记录.csv', index=False)

复制代码

这段代码会先找出完全相同的记录并剔除，然后将剩下的记录分成两类：只有一个部分相同的记录和完全不相同的记录。最后将它们分别保存到CSV文件中。

希望这次满足你的要求了！如果还有其他问题，请随时提问。

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