Question

我是熊猫新手，我正试图解决这个问题：我有一个包含两个产品的示例DataFrame。 df =

  Product_Num     Date   Description  Price 
          10    1-1-18   Fruit Snacks  2.99
          10    1-2-18   Fruit Snacks  2.99
          10    1-5-18   Fruit Snacks  1.99
          10    1-8-18   Fruit Snacks  1.99
          10    1-10-18  Fruit Snacks  2.99
          45    1-1-18         Apples  2.99 
          45    1-3-18         Apples  2.99
          45    1-5-18         Apples  2.99
          45    1-9-18         Apples  1.49
          45    1-10-18        Apples  1.49
          45    1-13-18        Apples  1.49
          45    1-15-18        Apples  2.99

我还有另一个看起来像这样的小型DataFrame（显示相同产品的促销价格）：df2 =

  Product_Num   Price 
          10    1.99
          45    1.49

请注意，df2不包含“日期”列和“描述”列。我想要做的是使用df1中的数据从df1（对于促销上的所有日期）中删除所有促销价格。做这个的最好方式是什么？

所以，我想看到这个：

  Product_Num     Date   Description  Price 
          10    1-1-18   Fruit Snacks  2.99
          10    1-2-18   Fruit Snacks  2.99
          10    1-10-18  Fruit Snacks  2.99
          45    1-1-18         Apples  2.99 
          45    1-3-18         Apples  2.99
          45    1-5-18         Apples  2.99
          45    1-15-18        Apples  2.99

我在考虑在Price和Product_Num列上进行合并，然后看看我能从那里做些什么。但由于多个日期，我感到困惑。

Answer 1

带有isin

的

&

df.loc[~((df.Product_Num.isin(df2['Product_Num']))&(df.Price.isin(df2['Price']))),:]
Out[246]: 
    Product_Num     Date  Description  Price
0            10   1-1-18  FruitSnacks   2.99
1            10   1-2-18  FruitSnacks   2.99
4            10  1-10-18  FruitSnacks   2.99
5            45   1-1-18       Apples   2.99
6            45   1-3-18       Apples   2.99
7            45   1-5-18       Apples   2.99
11           45  1-15-18       Apples   2.99

更新

df.loc[~df.index.isin(df.merge(df2.assign(a='key'),how='left').dropna().index)]
Out[260]: 
    Product_Num     Date  Description  Price
0            10   1-1-18  FruitSnacks   2.99
1            10   1-2-18  FruitSnacks   2.99
4            10  1-10-18  FruitSnacks   2.99
5            45   1-1-18       Apples   2.99
6            45   1-3-18       Apples   2.99
7            45   1-5-18       Apples   2.99
11           45  1-15-18       Apples   2.99

Answer 2

使用Product_Num作为两个Dataframe的索引，您可以从df1删除df2的索引，然后连接数据框：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'Product_Num':[1,2,3,4], 'Date': ['01/01/2012','01/02/2013','02/03/2013','04/02/2013'], 'Price': [10,10,10,10]})
df1 = df1.set_index('Product_Num')
df2 = pd.DataFrame({'Product_Num':[2], 'Date':['03/3/2012'], 'Price': [5]})
df2 = df2.set_index('Product_Num')

删除并连接：

df_new = df1.drop(df2.index)
df_new = pd.concat([df_new, df2])

结果：

               Date  Price
Product_Num                   
1            01/01/2012     10
3            02/03/2013     10
4            04/02/2013     10
2             03/3/2012      5

Answer 3

您可以将df2转换为字典，然后过滤掉df1

中的值

df[df[df2.columns].isin(df2.to_dict('list')).sum(1) <= 1]

Yeilds

      Date   Description  Price  Product_Num
0    1-1-18  Fruit Snacks   2.99           10
1    1-2-18  Fruit Snacks   2.99           10
4   1-10-18  Fruit Snacks   2.99           10
5    1-1-18        Apples   2.99           45
6    1-3-18        Apples   2.99           45
7    1-5-18        Apples   2.99           45
11  1-15-18        Apples   2.99           45

Answer 4

可爱又可读

promo_prices = df2['Price']
promo_prods = df2['Product_Num']

no_pro = df

for price, prod in zip(promo_prices, promo_prods):
    no_pro = no_pro.where(df != (price or prod)).dropna()

如何根据另一个DataFrame中的数据删除DataFrame的行？

4 个答案: