根据对另一个 dataframe 的条件检查，过滤来自一个 dataframe 的值

Question

考虑这两个数据框（简化示例）：

DF1
     Name  Age
0    Tom   20
1   nick   21
2  krish   19
3   jack   18


DF2
     Name  Age
0    krish 40
1    jack  18
2    Tom   50
3    Jim   21

请注意，出现在两者中的名称索引不匹配（我的数据集就是这种情况）。

我想 select 来自 DF1 的那些行，其中名称在 DF2 中，并且该人的年龄与 DF2 中的相应值不匹配。 所以预期的 output 是：

     Name  Age
0    Tom   20
2  krish   40

我可以过滤与一个条件匹配的行（例如，名称在 DF2 中），但我无法弄清楚如何同时检查这两个条件。 有任何想法吗？

In: df1[df1['Name'].isin(df2['Name'].tolist())]
Out: 
        Name    Age
    0   Tom 20
    2   krish   19
    3   jack    18

Answer 1

您可以在过滤掉 dataframe 之前使用merge ：

>>> df1.merge(df2, on='Name', how='left', suffixes=('', '2')) \
       .query('Age != Age2')[df1.columns]

    Name  Age
0    Tom   20
1  krish   19

Answer 2

您使用update然后比较该值以查看它是否正在更新

dfTemp = df1.copy()
dfTemp = df1.set_index('Name').copy()
dfTemp.update(df2.set_index('Name'))
df1[df1.Age!=dfTemp.Age.values]
Out[405]: 
    Name  Age
0    Tom   20
2  krish   19