[英]How to check column value in multiple columns in two dataframes (Pandas)?
[英]How to check not in on multiple dataframes pandas?
我有以下數據幀。
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)
用於檢查其他數據幀列不存在的代碼是:
df.loc[~df['P'].isin(df1['P'])]
如何在多列中檢查相同內容?
如何在df3中找到P列而不是在df和df1的P列中?
預期產出:
P Q
0 E 7
1 F 8
您可以使用&
為按位AND
鏈接2個條件:
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
或者連接列的值 - 通過concatenate
或連接列表+
:
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())]
怎么樣,但是jezrael已經給了專家的答案:)
您可以簡單地定義條件,然后在邏輯上將它們組合起來,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
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