与 python pandas: how to find rows in one dataframe but not in another? 相同 但有多个列
这是设置:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dict(
col1=[0,1,1,2],
col2=['a','b','c','b'],
extra_col=['this','is','just','something']
))
other = pd.DataFrame(dict(
col1=[1,2],
col2=['b','c']
))
现在，我想从 df 中选择其他不存在的行。我想通过 col1 和 col2
在 SQL 中我会这样做:
select * from df
where not exists (
select * from other o
where df.col1 = o.col1 and
df.col2 = o.col2
)
在 Pandas 中我可以做这样的事情，但感觉非常难看。如果 df 有 id-column ，则可以避免部分丑陋，但它并不总是可用。
key_col = ['col1','col2']
df_with_idx = df.reset_index()
common = pd.merge(df_with_idx,other,on=key_col)['index']
mask = df_with_idx['index'].isin(common)
desired_result = df_with_idx[~mask].drop('index',axis=1)
那么也许还有更优雅的方式？
最佳答案
由于 0.17.0 有一个新的 indicator你可以传递给 merge 的参数，它会告诉你这些行是只出现在左边、右边还是两者都有:
In [5]:
merged = df.merge(other, how='left', indicator=True)
merged
Out[5]:
col1 col2 extra_col _merge
0 0 a this left_only
1 1 b is both
2 1 c just left_only
3 2 b something left_only
In [6]:
merged[merged['_merge']=='left_only']
Out[6]:
col1 col2 extra_col _merge
0 0 a this left_only
2 1 c just left_only
3 2 b something left_only
因此您现在可以通过仅选择 'left_only' 行来过滤合并的 df
关于python - Pandas:通过多列查找另一个DataFrame中不存在的行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32652718/
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