Question

我有以下数据框。

import pandas as pd
d={'P':['A','B','C'],
   'Q':[5,6,7]
  }
df=pd.DataFrame(data=d)
print(df)

d={'P':['A','C','D'],
   'Q':[5,7,8]
  }
df1=pd.DataFrame(data=d)
print(df1)

d={'P':['B','E','F'],
   'Q':[5,7,8]
  }
df3=pd.DataFrame(data=d)
print(df3)

检查一个数据框列不存在的代码是这样的：

df.loc[~df['P'].isin(df1['P'])]

如何在多列中进行相同的检查？

如何找到df3中的P列而不是df和df1中的P列？

预期输出：

    P   Q
0   E   7
1   F   8

Answer 1

您可以将2个条件与&链接以按位AND：

cond1 = ~df3['P'].isin(df1['P'])
cond2 = ~df3['P'].isin(df['P'])
df = df3.loc[cond1 & cond2]
print (df)
   P  Q
1  E  7
2  F  8

或者通过concatenate连接列值或通过+连接列表：

df = df3.loc[~df3['P'].isin(np.concatenate([df1['P'],df['P']]))]
#another solution 
#df = df3.loc[~df3['P'].isin(df1['P'].tolist() + df['P'].tolist())]

Answer 2

那怎么办，但是jezrael已经给了专家答案：）

您可以简单地定义条件，然后在逻辑上进行组合，例如：

con1 = df3['P'].isin(df['P'])
con2 = df3['P'].isin(df1['P'])
df = df3[~ (con1 | con2)]
>>> df
   P  Q
1  E  7
2  F  8

如何检查不在多个数据框的熊猫？

2 个答案: