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
假设你有两个数据框架，df_1和df_2有多个字段(column_names)，你想在df_1中找到那些不在df_2中的条目。Fields_x, fields_y)，执行以下步骤。
步骤1。将列key1和key2分别添加到df_1和df_2中。
步骤2。合并数据帧，如下所示。Field_x和field_y是我们想要的列。
步骤3。只选择df_1中key1不等于key2的行。
第四。删除key1和key2。
这种方法将解决你的问题，即使有大数据集也能快速工作。我已经尝试了超过1,000,000行的数据框架。
df_1['key1'] = 1
df_2['key2'] = 1
df_1 = pd.merge(df_1, df_2, on=['field_x', 'field_y'], how = 'left')
df_1 = df_1[~(df_1.key2 == df_1.key1)]
df_1 = df_1.drop(['key1','key2'], axis=1)
其他回答
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
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]
我有一个简单的2步更简单的方法: 如OP所述，假设dataframe2是dataframe1的子集，两个dataframe中的列是相同的，
df1 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5, 3],
'col2' : [10, 11, 12, 13, 14, 10]})
df2 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3],
'col2' : [10, 11, 12]})
### Step 1: just append the 2nd df at the end of the 1st df
df_both = df1.append(df2)
### Step 2: drop rows which contain duplicates, Drop all duplicates.
df_dif = df_both.drop_duplicates(keep=False)
## mission accompliched!
df_dif
Out[20]:
col1 col2
3 4 13
4 5 14
5 3 10
如前所述，isin要求列和索引必须相同才能进行匹配。如果match只适用于行内容，一种获取掩码的方法是将行转换为(Multi)Index:
In [77]: df1 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5, 3], 'col2' : [10, 11, 12, 13, 14, 10]})
In [78]: df2 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 3, 4], 'col2' : [10, 12, 13]})
In [79]: df1.loc[~df1.set_index(list(df1.columns)).index.isin(df2.set_index(list(df2.columns)).index)]
Out[79]:
col1 col2
1 2 11
4 5 14
5 3 10
如果需要考虑索引，set_index有关键字参数append来将列追加到现有索引。如果列没有对齐，list(df.columns)可以替换为列规范以对齐数据。
pandas.MultiIndex.from_tuples(df<N>.to_records(index = False).tolist())
也可以用来创建指数，但我怀疑这是否更有效。
有点晚了，但可能值得检查pd.merge的“indicator”参数。
请看另一个问题的例子: 比较PandaS数据框架并返回第一个数据框架中缺少的行
