Question

我有两个数据框，如下所示 df1：

ID      Name
1       Sachin
2       Kholi
3       Dravid

df2：

ID      Run
1       20
2       60
2       10
1       5

从上面我想通过仅在df2中采用唯一ID来过滤df1：

预期输出：

ID      Name
3       Dravid

我尝试了以下代码

def diff(first, second):
        second = set(second)
        units_in_unit_table = [item for item in first if item not in second]
        return units_in_unit_table
id_df2 = diff(df2, df1)

df3 = df1[df1['ID'].isin(id_df2)]

Answer 1

似乎应该简化解决方案，方法是将Series.unique的唯一值传递给isin，并使用~的反转掩码：

df3 = df1[~df1['ID'].isin(df2['ID'].unique())]

或通过set：

df3 = df1[~df1['ID'].isin(set(df2['ID']))]

print (df3)
   ID    Name
2   3  Dravid

使用isin函数进行熊猫过滤

1 个答案: