Python| Pandas Index.difference()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。
Pandas Index.difference()函数返回一个新索引，其中包含索引中不在其他索引中的元素。
如果可以排序，该函数会自动对输出进行排序。

Syntax: Index.difference(other)
Parameters : 
other : Index or array-like
Returns : difference : Index 
 

示例 #1：使用 Index.difference()函数查找给定索引与类数组对象的集合差异。

Python3

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the Index
idx = pd.Index([17, 69, 33, 15, 19, 74, 10, 5])
 
# Print the Index
idx

输出 ：

让我们用类似数组的对象找到给定索引的集合差异

Python3

# find the set difference of this Index
# with the passed array object.
idx.difference([69, 33, 15, 74, 19])

输出 ：

正如我们在输出中看到的，该函数返回了一个对象，该对象仅包含那些对 idx 索引唯一的值。
请注意，输出对象的元素按升序排序。示例 #2：使用 Index.difference()函数查找两个索引的集合差异。

Python3

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the first Index
idx1 = pd.Index(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun',
                 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
 
# Creating the second Index
idx2 = pd.Index(['May', 'Jun', 'Jul', 'Aug'])
 
# Print the first and second Index
print(idx1, "\n", idx2)

输出 ：

现在，让我们找出两个索引之间的集合差异。

Python3

# to find the set difference
idx1.difference(idx2)

输出 ：

该函数返回了idx1和idx2的设置差异。它仅包含那些对idx1索引唯一的值。请注意，输出未排序。