Pandas中两个DataFrame的差集

在pandas中，两个DataFrame的差集并没有直接的库内置方法，现在我们希望有一种方法，就像python中set内置的求差集一样，来找到两个DataFrame的差集。

>>> a=set((1,2,3))
>>> a
{1, 2, 3}
>>> b=set((2,3,4))
>>> b
{2, 3, 4}
>>> a-b
{1}

　上面代码片段是对set的内置求差集方法的回顾，现在我们希望能有类似的方法来找两个DataFrame的差集。

解决思路是这样的：

对于有同样Index的a,b两个DataFrame，如果现在要求a对b的差集，那么可以（1)连续两次扩充a，使用append方法（2）然后使用drop_duplicates方法对a进行去重，并且参数keep=False。原理很简单，也很巧妙，连续扩充2次a，那么新扩充完后的DataFrame中来自b的row肯定是重复的，去重时候，b全部被删除，与此同时，a中跟b重复的row也会顺带着被删除。

代码实现：

>>> import pandas as pd
>>> data_a={'state':[1,1,2],'pop':['a','b','c']}
>>> data_b={'state':[1,2,3],'pop':['b','c','d']}
>>> a=pd.DataFrame(data_a)
>>> b=pd.DataFrame(data_b)
>>> a
   state pop
0      1   a
1      1   b
2      2   c
>>> b
   state pop
0      1   b
1      2   c
2      3   d
>>> a=a.append(b)
>>> a=a.append(b)
>>> a
   state pop
0      1   a
1      1   b
2      2   c
0      1   b
1      2   c
2      3   d
0      1   b
1      2   c
2      3   d
>>> a.drop_duplicates(subset=['state','pop'],keep=False)
   state pop
0      1   a