熊猫会得到其他数据中没有的行

Question

熊猫会得到其他数据中没有的行我有两个熊猫数据框架，它们有一些共同的行。假设dataframe 2是dataframe 1的子集。如何获得不在dataframe 2中的dataframe 1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]})

Answer 1

一种方法是存储两个DFS内部合并表单的结果，然后当一个列的值不在此公共值时，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  col20     1    101     2    112     3    12Out[119]:
   col1  col23     4    134     5    14

编辑

您发现的另一个方法是使用isin会产生NaN可以删除的行：

In [138]:df1[~df1.isin(df2)].dropna()Out[138]:
   col1  col23     4    134     5    14

但是，如果df2不以相同的方式启动行，则这将无法工作：

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  col20     1    101     2    112     3    123     4    134     5    14

Answer 2

假设索引在dataframes中是一致的(不考虑实际的coll值)：

df1[~df1.index.isin(df2.index)]