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社区首页 >问答首页 >如何从一个熊猫系列中删除另一个熊猫系列中常见的值?

如何从一个熊猫系列中删除另一个熊猫系列中常见的值?
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Stack Overflow用户
提问于 2021-10-29 11:57:01
回答 3查看 1.5K关注 0票数 3

所以我有一个具体的问题需要解决。我需要删除一个熊猫系列(ser1)中与另一个熊猫系列(ser2)相同的元素。

我尝试了许多不起作用的东西,最近找到的是使用np.intersect1d()函数的数组。这可以找到公共值,但是当我尝试删除与这些值相等的索引时,我会遇到很多错误。

我已经尝试了很多其他的事情,但这些东西并没有真正发挥作用,而且已经持续了3个小时,所以我要放弃了。

以下是两个系列:

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ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
ser2 = pd.Series([4, 5, 6, 7, 8])

其结果应该是:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
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AI代码解释
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print(ser1)
0   1
1   2
2   3

我相信有一个简单的解决办法。

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回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-10-29 12:06:39

一个不起眼的选择,np.isin

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import pandas as pd
import numpy as np

ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
ser2 = pd.Series([4, 5, 6, 7, 8])

res = ser1[~np.isin(ser1, ser2)]
print(res)

Micro-Benchmark

代码语言:javascript
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import pandas as pd
import numpy as np
ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5] * 100)
ser2 = pd.Series([4, 5, 6, 7, 8] * 10)
%timeit res = ser1[~np.isin(ser1, ser2)]
136 µs ± 2.56 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
%timeit res = ser1[~ser1.isin(ser2)]
209 µs ± 1.66 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
%timeit pd.Index(ser1).difference(ser2).to_series()
277 µs ± 1.31 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
票数 4
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Stack Overflow用户

发布于 2021-10-29 11:59:19

使用.isin

代码语言:javascript
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>>> ser1[~ser1.isin(ser2)]
0    1
1    2
2    3
dtype: int64

numpy版本是.setdiff1d (而不是.intersect1d)

代码语言:javascript
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>>> np.setdiff1d(ser1, ser2)
array([1, 2, 3])
票数 6
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Stack Overflow用户

发布于 2021-10-29 12:02:44

您可以使用set表示法--与isin相比,我不确定速度:

代码语言:javascript
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pd.Index(ser1).difference(ser2).to_series()
Out[35]: 
1    1
2    2
3    3
dtype: int64
票数 2
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/69774160

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