Pandas – 获取其他系列中不存在的系列元素

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它包含了许多操作数据的函数和方法。Pandas 中常常需要处理各种数据类型和结构，其中的 Series 类型就是一种非常常见的数据结构。

在 Pandas 中，Series 可以看做是一个一维数组，但它比普通的数组更加强大，可以包含不同类型的数据，如字符串、数字、日期、布尔值等。Series 除了可以进行基本的元素级操作，还可以进行索引操作，以此来实现对数据的快速访问和操作。

本文介绍了如何使用 Pandas 获取其他系列中不存在的系列元素。

代码示例

先创建两个 Series，分别为 ser1 和 ser2：

import pandas as pd

ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
ser2 = pd.Series([5, 4, 3, 2, 1])

接下来，我们在 ser1 中查找不存在于 ser2 中的元素：

ser_diff = ser1[~ser1.isin(ser2)]
print(ser_diff)

运行结果为：

0    1
1    2
2    3
dtype: int64

可以看到，结果为 ser1 中不在 ser2 中的元素。

代码说明

首先，我们使用 pd.Series() 函数创建了两个 Series，分别赋值给变量 ser1 和 ser2。

接着，我们使用 ~ 操作符对 ser1.isin(ser2) 的结果求反，从而得到 ser1 中不在 ser2 中的元素。

最后，我们将结果输出，得到了在 ser1 中不存在于 ser2 中的元素。

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 获取其他系列中不存在的系列元素，通过一个简单的示例代码的讲解，希望读者可以深入理解 Pandas 中 Series 的基本操作。