我有两个熊猫数据帧，它们有一些相同的行。
假设dataframe2是dataframe1的子集。
我怎么能得到dataframe1的行不在dataframe2?
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
当前回答
这里有另一种解决方法:
df1[~df1.index.isin(df1.merge(df2, how='inner', on=['col1', 'col2']).index)]
Or:
df1.loc[df1.index.difference(df1.merge(df2, how='inner', on=['col1', 'col2']).index)]
其他回答
这个怎么样:
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]})
records_df2 = set([tuple(row) for row in df2.values])
in_df2_mask = np.array([tuple(row) in records_df2 for row in df1.values])
result = df1[~in_df2_mask]
使用merge函数提取不同的行
df = df1.merge(df2.drop_duplicates(), on=['col1','col2'],
how='left', indicator=True)
在CSV中保存不同的行
df[df['_merge'] == 'left_only'].to_csv('output.csv')
我这样做的方法包括添加一个新的列，该列对一个数据框架是唯一的，并使用它来选择是否保留一个条目
df2[col3] = 1
df1 = pd.merge(df_1, df_2, on=['field_x', 'field_y'], how = 'outer')
df1['Empt'].fillna(0, inplace=True)
这使得df1中的每个条目都有一个代码-如果它对df1是唯一的，则为0，如果它在两个数据框架中都是1。然后使用它来限制您想要的内容
answer = nonuni[nonuni['Empt'] == 0]
你可以使用isin(dict)方法:
In [74]: df1[~df1.isin(df2.to_dict('l')).all(1)]
Out[74]:
col1 col2
3 4 13
4 5 14
解释:
In [75]: df2.to_dict('l')
Out[75]: {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [10, 11, 12]}
In [76]: df1.isin(df2.to_dict('l'))
Out[76]:
col1 col2
0 True True
1 True True
2 True True
3 False False
4 False False
In [77]: df1.isin(df2.to_dict('l')).all(1)
Out[77]:
0 True
1 True
2 True
3 False
4 False
dtype: bool
这里有另一种解决方法:
df1[~df1.index.isin(df1.merge(df2, how='inner', on=['col1', 'col2']).index)]
Or:
df1.loc[df1.index.difference(df1.merge(df2, how='inner', on=['col1', 'col2']).index)]
