Question

df1：df2：

  Column1  Column2  Column3           ColumnA  ColumnB ColumnC
0    a        x        x            0    c        y       y
1    c        x        x            1    e        z       z
2    e        x        x            2    a        s       s
3    d        x        x            3    d        f       f
4    h        x        x
5    k        x        x

df1.merge（df2，left_on =＆＃39; Column1＆＃39;，right_on =＆＃39; ColumnA＆＃39;）

如何知道h和k的行会丢失？

我知道=＆＃39;离开＆＃39; pd.merge函数上的选项，但如何识别不匹配的值并同时执行内连接？

我需要首先执行how =＆＃39; left＆＃39;，然后打印columnA，其中columnA是NaN，然后删除这些？

修改

用例如下：客户提供2个文件，说文件1中的column1将始终与文件2的A列匹配。

然后，我们想要一种安全的方法断言，在违反时打印错误消息

Answer 1

如果需要找到所有不同的值，请使用isin与boolean indexing：

a = df1.loc[~df1['Column1'].isin(df2['ColumnA']), 'Column1']
print (a)
4    h
5    k
Name: Column1, dtype: object

对于检查，可以在逆掩码中计算True s并与0进行比较：

a = (~df1['Column1'].isin(df2['ColumnA'])).sum() == 0
print (a)
False

为了更快地使用numpy与numpy.setdiff1d合作解决方案：

a = np.setdiff1d(df1['Column1'], df2['ColumnA'])
print (a)
['h' 'k']

a = len(np.setdiff1d(df1['Column1'], df2['ColumnA'])) == 0
print (a)
False

如何确保在pd.merge

1 个答案: