在云计算领域,有一个函数可以得到两个DataFrames的补码,即pd.merge的反面,这个函数是pd.concat()。
pd.concat()函数可以将两个或多个DataFrames按照指定的轴进行连接,返回一个新的DataFrame。与pd.merge()不同的是,pd.concat()不进行任何匹配或合并操作,而是简单地将两个DataFrames按照指定的轴进行连接。
补码是指两个DataFrames中不重叠的部分。当使用pd.concat()函数时,可以通过设置参数join='inner'来获取两个DataFrames的补码。这将返回两个DataFrames中共有的部分,即两个DataFrames的交集。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建两个示例DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': [7, 8, 9]})
# 使用pd.concat()函数获取两个DataFrames的补码
complement = pd.concat([df1, df2], join='inner')
print(complement)
输出结果为:
A
0 3
1 4
2 5
在这个示例中,df1和df2是两个示例DataFrames。通过使用pd.concat()函数和设置join='inner'参数,我们得到了两个DataFrames的补码,即两个DataFrames中共有的部分。
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