我有两个熊猫数据帧,分别是df1和df2。 df1有6个变量,df2有5个变量。 两个数据帧中的第一个变量均为字符串格式,铰孔为int格式。
我想通过使用前3个来识别两个数据帧中不匹配的记录 两个数据帧的列,并且必须将它们从df1数据帧中排除。为此,我尝试了以下代码,但是如果我放弃了,它将为我抛出Nan值 Nan值,然后将删除必需的数据。
输入数据:-
**df1:-** **df2:-**
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x1 x2 x3 x4 x5
SM 1 1 2 3 3 RK 2 4 3 4
RK 2 2 3 4 5 SM 1 1 3 3
NBR 1 2 2 5 6 NB 1 2 3 2
CBK 2 5 6 7 8 VSB 5 6 3 2
VSB 5 6 4 2 1 CB 2 6 4 1
SB 6 2 3 2 1 SB 6 2 4 1
expected_out_put:-
x1 x2 x3 x4 x5 x6
RK 2 2 3 4 5
CBK 2 5 6 7 8
NBR 1 2 2 5 6
语法:-
data_out=df1[~df1['x1','x2','x3'].isin(df2['x1','x2','x3'])]
data_out=data_out.dropna()
请任何人都可以帮助我解决这个问题。
谢谢。
答案 0 :(得分:1)
首先将merge
与左联接一起使用,从df2
获取已添加列的列名,并按它们过滤掉所有非NaN
的行:
df = df1.merge(df2, on=['x1', 'x2', 'x3'], how='left', suffixes=('','_'))
print (df)
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x4_ x5_
0 SM 1 1 2 3 3 3.0 3.0
1 RK 2 2 3 4 5 NaN NaN
2 NB 1 2 2 5 6 3.0 2.0
3 CB 2 5 6 7 8 NaN NaN
4 VSB 5 6 4 2 1 3.0 2.0
5 SB 6 2 3 2 1 4.0 1.0
cols = df.columns.difference(df1.columns)
print (cols)
Index(['x4_', 'x5_'], dtype='object')
df = df.loc[df[cols].isnull().all(axis=1), df1.columns.tolist()]
print (df)
x1 x2 x3 x4 x5 x6
1 RK 2 2 3 4 5
3 CB 2 5 6 7 8
编辑:
有了您的样本数据,我得到:
df = df1.merge(df2, on=['x1', 'x2', 'x3'], how='left', suffixes=('','_'))
print (df)
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x4_ x5_
0 SM 1 1 2 3 3 3.0 3.0
1 RK 2 2 3 4 5 NaN NaN
2 NBR 1 2 2 5 6 NaN NaN
3 CBK 2 5 6 7 8 NaN NaN
4 VSB 5 6 4 2 1 3.0 2.0
5 SB 6 2 3 2 1 4.0 1.0
cols = df.columns.difference(df1.columns)
print (cols)
Index(['x4_', 'x5_'], dtype='object')
df = df.loc[df[cols].isnull().all(axis=1), df1.columns.tolist()].x1.tolist()
print (df)
x1 x2 x3 x4 x5 x6
1 RK 2 2 3 4 5
2 NBR 1 2 2 5 6
3 CBK 2 5 6 7 8