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如何检查多个数据帧pandas?

[英]How to check not in on multiple dataframes pandas?

我有以下数据帧。

import pandas as pd
d={'P':['A','B','C'],
   'Q':[5,6,7]
  }
df=pd.DataFrame(data=d)
print(df)

d={'P':['A','C','D'],
   'Q':[5,7,8]
  }
df1=pd.DataFrame(data=d)
print(df1)

d={'P':['B','E','F'],
   'Q':[5,7,8]
  }
df3=pd.DataFrame(data=d)
print(df3)

用于检查其他数据帧列不存在的代码是:

df.loc[~df['P'].isin(df1['P'])]

如何在多列中检查相同内容?

如何在df3中找到P列而不是在df和df1的P列中?

预期产出:

    P   Q
0   E   7
1   F   8

您可以使用&为按位AND链接2个条件:

cond1 = ~df3['P'].isin(df1['P'])
cond2 = ~df3['P'].isin(df['P'])
df = df3.loc[cond1 & cond2]
print (df)
   P  Q
1  E  7
2  F  8

或者连接列的值 - 通过concatenate或连接列表+

df = df3.loc[~df3['P'].isin(np.concatenate([df1['P'],df['P']]))]
#another solution 
#df = df3.loc[~df3['P'].isin(df1['P'].tolist() + df['P'].tolist())]

怎么样,但是jezrael已经给了专家的答案:)

您可以简单地定义条件,然后在逻辑上将它们组合起来,例如:

con1 = df3['P'].isin(df['P'])
con2 = df3['P'].isin(df1['P'])
df = df3[~ (con1 | con2)]
>>> df
   P  Q
1  E  7
2  F  8

暂无
暂无

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