利用Pandas求兩個dataframe差集的過程詳解
1、交集
intersected=pd.merge(df1,df2,how='inner')
延伸（針對列求交集）intersected=pd.merge(df1,df2,on['name'],how='inner')
2、差集（df1-df2為例）
diff=pd.concat([df1,df2,df2]).drop_duplicates(keep=False)
差集函數(shù)的詳解：
1、Pandas 通過 concat() 函數(shù)能夠輕松地將 Series 與 DataFrame 對象組合在一起，函數(shù)的語法格式如下： pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False)
2、需要對dataframe中的一列值有重復的，應用drop_duplicates解決了此問題。
比如：
ata={"a":[1,1,2,4,3,9],"b":[2,2,3,5,5,10],"c":[3,4,5,6,6,11],"d":[4,5,6,7,8,12]}
pd_data=pd.DataFrame(data=data)
print(pd_data)
t=pd_data.drop_duplicates(subset=['c','b'],keep='last',inplace=False)
print(t)說明：
keep='first'表示保留第一次出現(xiàn)的重復行，是默認值。keep另外兩個取值為"last"和False，分別表示保留最后一次出現(xiàn)的重復行和去除所有重復行。
inplace=True表示直接在原來的DataFrame上刪除重復項，而默認值False表示生成一個副本。如果要生成新的DataFrame:,inplace=False
subset要去重的列。subset=['c','b']，表示行中的記錄：c和b列都重復的。
3、將concat和drop_duplicates結合起來就解決了求差集的問題。
另外，還有一種方法也可以達到同樣的目的：
總結
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