我有两个数据帧。我想删除两个数据框中都没有出现索引的行。
以下是数据帧的示例:
import pandas as pd
data = {'Correlation': [1.000000, 0.607340, 0.348844]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['Correlation'])
df = df.rename(index={0: 'GINI'})
df = df.rename(index={1: 'Central government debt, total (% of GDP)'})
df = df.rename(index={2: 'Grants and other revenue (% of revenue)'})
data_2 = {'Correlation': [1.000000, 0.607340, 0.348844, 0.309390, -0.661046]}
df_2 = pd.DataFrame(data_2, columns=['Correlation'])
df_2 = df_2.rename(index={0: 'GINI'})
df_2 = df_2.rename(index={1: 'Central government debt, total (% of GDP)'})
df_2 = df_2.rename(index={2: 'Grants and other revenue (% of revenue)'})
df_2 = df_2.rename(index={3: 'Compensation of employees (% of expense)'})
df_2 = df_2.rename(index={4: 'Central government debt, total (current LCU)'})
我发现了这个问题:How to remove rows in a Pandas dataframe if the same row exists in another dataframe?,但是由于索引名称相同,我试图删除它,因此无法使用它。
我也看到了这个问题:pandas get rows which are NOT in other dataframe,但是删除了两个数据帧中相等的行,但是我也没有发现这个有用。
我想做的是转置然后合并数据帧并删除重复的列:
df = df.T
df_2 = df_2.T
df3 = pd.concat([df,df_2],axis = 1)
df3.iloc[: , ~df3.columns.duplicated()]
这个问题是它只删除重复的列之一,但我希望它删除这两个列。
任何帮助,谢谢。
答案 0 :(得分:1)
您可以只比较索引并使用.loc
提取相关行:
In [19]: df1 = pd.DataFrame(list(range(50)), index=range(0, 100, 2))
In [20]: df2 = pd.DataFrame(list(range(34)), index=range(0, 100, 3))
In [21]: df2.loc[df2.index.difference(df1.index)]
Out[21]:
0
3 1
9 3
15 5
21 7
27 9
33 11
39 13
45 15
51 17
57 19
63 21
69 23
75 25
81 27
87 29
93 31
99 33
答案 1 :(得分:0)
您可以简单地针对df2中的索引执行此操作,而不能针对df1中的索引执行
df_2[~df_2.index.isin(df.index)]
Correlation
Compensation of employees (% of expense) 0.309390
Central government debt, total (current LCU) -0.661046
答案 2 :(得分:0)
我设法通过调整已经提交的答案来解决此问题:
df_2[df_2.index.isin(df.index)]