pandas 获取不在其他数据框中的行

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pandas 获取不在其他数据框中的行

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我有两个有一些共同行的熊猫数据框。

假设 dataframe2 是 dataframe1 的子集。

如何获取不在 dataframe2 中的 dataframe1 行？

df1 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5], 'col2' : [10, 11, 12, 13, 14]}) 
df2 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3], 'col2' : [10, 11, 12]})

df1

   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12
3     4    13
4     5    14

df2

   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12

预期结果：

   col1  col2
3     4    13
4     5    14

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2022-04-06

共1个答案

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一种方法是将内部合并的结果存储在两个 dfs 中，然后当一列的值不常见时，我们可以简单地选择行：

In [119]:

common = df1.merge(df2,on=['col1','col2'])
print(common)
df1[(~df1.col1.isin(common.col1))&(~df1.col2.isin(common.col2))]
   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12
Out[119]:
   col1  col2
3     4    13
4     5    14

编辑

您发现的另一种方法是使用isinwhich 将生成NaN可以删除的行：

In [138]:

df1[~df1.isin(df2)].dropna()
Out[138]:
   col1  col2
3     4    13
4     5    14

但是，如果 df2 没有以相同的方式开始行，那么这将不起作用：

df2 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [2, 3,4], 'col2' : [11, 12,13]})

将产生整个df：

In [140]:

df1[~df1.isin(df2)].dropna()
Out[140]:
   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12
3     4    13
4     5    14

2022-04-06