Python Pandas - 计算两个 Index 对象的对称差异并对结果取消排序
pythonserver side programmingprogramming更新于 2026/1/2 23:40:17
要计算两个 Index 对象的对称差异并对结果取消排序，请使用 Pandas 中的 symmetric_difference() 方法。要取消排序，请使用 sort 参数并设置为 False。
首先，导入所需的库 −
import pandas as pd
创建两个 Pandas 索引 −
index1 = pd.Index([50, 30, 20, 40, 10]) index2 = pd.Index([40, 10, 60, 20, 55])
显示 Pandas index1 和 index2 −
print("Pandas Index1...\n",index1)
print("Pandas Index2...\n",index2)
执行对称差分。使用"sort"取消排序结果参数值为 False −
res = index1.symmetric_difference(index2, sort=False)
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# 创建两个 Pandas 索引
index1 = pd.Index([50, 30, 20, 40, 10])
index2 = pd.Index([40, 10, 60, 20, 55])
# 显示 Pandas index1 和 index2
print("Pandas Index1...\n",index1)
print("Pandas Index2...\n",index2)
# 返回元素数量在 Index1 和 Index2 中
print("\nindex1 中的元素数量...\n",index1.size)
print("\nindex2 中的元素数量...\n",index2.size)
# 执行对称差分
# 使用"sort" 对结果进行取消排序参数
res = index1.symmetric_difference(index2, sort=False)
# 两个索引的对称差值
print("\n未排序结果的 index1 和 index2 对称差值...\n",res)
输出
将产生以下输出 −
Pandas Index1... Int64Index([50, 30, 20, 40, 10], dtype='int64') Pandas Index2... Int64Index([40, 10, 60, 20, 55], dtype='int64') index1 中的元素数量... index2 中的元素数量... 5 未排序结果的 index1 和 index2 对称差值结果... Int64Index([50, 30, 60, 55], dtype='int64')
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有用资源
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