过滤两个 dataframe 并将不匹配的值显示为 pandas 表和值

Question

我有两个名为“顶级产品”的 pandas 表和另一个表“经销商”。 我想将经销商表与顶级产品表进行比较，并打印出 Output 表，如下表所示： Output 。 表 Output 包含表中经销商在“Avg_amt 列”中没有的所有产品。 我已经尝试过这段代码，但它不起作用。

cond = df_Dealer['product'].isin(Top_product['product']) df_dealer.drop(Top_product[cond].index, inplace = False)

邮政编码	产品	平均量
200	一个	3200
200	乙	3070
200	C	190
201	一个	490
201	D	210
201	乙	4000

表：顶级产品

邮政编码	经销商	产品
200	X	一个
201	ķ	乙

表：经销商

邮政编码	经销商	产品	平均量
200	X	乙	3070
200	X	C	190
201	ķ	一个	490
201	ķ	D	210
201	ķ	乙	4000

表：Output

Answer 1

您可以从结果中合并“postocde”和 select 上的两个表，结果中“产品”列中值不同的所有行。 然后我们把output中不需要显示的那一列去掉：

result = Top_product.merge(df_Dealer, how='left', 
                           on='postcode', suffixes('','_y'))

result.loc[result['product'] != result['product_y'], :]\
      .drop('product_y', axis=1).reset_index(drop=True)