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获取Pandas数据框中的列表与外部列表之间的差异

pandas python

holastello · 技术社区 · 8 年前

我想了解一下 IDs 和列表 all_IDs ,并将此结果写入新列 IDs_missing 在我的熊猫数据框中。在我的例子中,列表总是包含唯一的值。

>>> all_IDs = ['A','B','C','D','E','F']
>>> df = pd.DataFrame([{'IDs': ['B','C','F']}, {'IDs': ['A','B']}])

>>> df
     IDs
0  [B, C, F]
1     [A, B]

预期产量:

>>>df
      IDs         IDs_missing
0   [B, C, F]     [A, D, E]
1    [A, B]       [C, D, E, F]

2 回复 | 直到 8 年前

rafaelc 8 年前

使用集合差异(运算符 - )利用 broadcasting

set(all_IDs) - df.IDs.transform(set) 

0       (D, A, E)
1    (D, F, C, E)

Inder Manali 8 年前

一种方法是:

emp=[]
for i in range(len(df)):
    emp.append([x for x in all_IDs if x not in df["IDs"][i]])

df["missing"]=emp

这将为您提供一个列表,其中列出了数据帧输出中缺少的所有id,如下所示

    IDs         missing
0   [B, C, F]   [A, D, E]
1   [A, B]  [C, D, E, F]

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