python DataFrame找出相同行，去重，求差集

#   ===========找出DataFrame之间的相同行========

（1）问题描述：

在两个DataFrame之间，想要找出相同的行。（类似于求集合之间的交集）

（2）执行命令：

import pandas as pd

same_df = pd.merge(df1, df2, on = ['col1', 'col2', 'col3'], how = 'inner')

（3）使用实例（以下数据都是模拟数据，非真实数据）：

df1 =

    weather       add                time

1      台风  重庆市江北区  2018-11-20 00:14:59

2      大雾  重庆市南岸区  2018-11-20 00:44:41

3      暴雨  重庆市渝中区  2018-11-20 11:18:47

df2 =

     weather       add                time

2      大雾  重庆市南岸区  2018-11-20 00:44:41

3      暴雨  重庆市渝中区  2018-11-20 11:18:47

4               重庆市忠县      2018-11-20 21:56:51

same_df_1 = pd.merge(df1, df2)

same_df_1

  weather    add                time

0      大雾  重庆市南岸区  2018-11-20 00:44:41

1      暴雨  重庆市渝中区  2018-11-20 11:18:47

same_df_2 = pd.merge(df1, df2, on = ['weather',  'add',  'time'], how = 'inner')

  weather    add                time

0      大雾  重庆市南岸区  2018-11-20 00:44:41

1      暴雨  重庆市渝中区  2018-11-20 11:18:47

#  ========DataFrame内行去重=========

（1）问题描述：

如果DataFrame之间存在相同的行，想要去除里面的重复行

（2）执行命令：

import pandas as pd

df.drop_duplicates(subset = ['col1', 'col2'])

（3）使用实例（以下都是虚拟数据）：

import pandas as pd

data1 = {

    "address":['北京','天津','山西','广东','重庆','天津','山西'],

    "preference_level": ['4','3.5','3','3.5','4.5','3.5','3']

}

df = pd.DataFrame(data1)

df2 = df.drop_duplicates(subset=['address','preference_level'])

# =====求DataFrame之间的差集=====

（1）问题描述：

第一种情况，当两个dataframe之间存在交集，且是包含与被包含之间的关系时；第二种情是两者不是包含关系，但是确实存在交集。当然第一种情况的使用方法也适用于第二种。在这两种情况下，如何从df1中删除df1与df2之间相同的元素，仅保留df1中独有的元素？？

（2）使用命令：

针对第一种情况

import pandas as pd

df1.append(df2)

df1.append(df2)

df1 = df1.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], keep=False)

针对第二种情况

df1.append(df2)

df1 = df1.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], keep=False)

（3）使用实例（以下都是虚拟数据）

当df1和df2是一种包含关系时，仅使用一次append即可

（4）求解思路：

将df2的内容追加到df1中，如果df1完全包含df2中的内容，则只使用一次append即可，如果df1不完全包括df2中的内容，则需要使用两次append，这是为了保证在在使用drop_duplivates时能够删除df2的全部内容。