Pandas：刪除在另一個 DataFrame 中顯示的行

Question

盡管標題令人困惑，但我想要的是：

DataFrame 1：

i | col_1 | col_2 | col_3 1 | data1 | data2 | data3 2 | data4 | data4 | data6 3 | data7 | data8 | data9

DataFrame 2：

i | col_1 | col_2 | col_3 1 | dataA | data8 | dataB 2 | dataC | data2 | dataD 3 | dataE | dataF | dataG

代碼應該從 DataFrame 2 中刪除第 1 行和第 2 行，因為col_2的值出現在 DataFrame 1 的col_2中。列是特定的，代碼不需要測試所有列。 所以 DataFrame 2 在這個過程之后應該是這樣的：

i | col_1 | col_2 | col_3 1 | dataE | dataF | dataG

Answer 1

它是使用isin否定的掩碼

df3 = df2[~df2.col_2.isin(df1.col_2)]

Out[942]:
   i  col_1  col_2  col_3
2  3  dataE  dataF  dataG

Answer 2

這段代碼會做到這一點。 關鍵是~df2.col_2.isin(df1.col_2) 。 isin isin() function 基本上做的是 go 通過series （ df2.col_2 ）並檢查每個元素，它是否在參數series ： df1.col_2 。 它返回一系列boolean值，對應於df2的索引。 然后前面的~否定了這一點，只得到獨特的（或不在的） df1 。 然后用它來過濾原始的df2 。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([['data1', 'data2', 'data3'],
                    ['data4', 'data4', 'data6'] ,
                    ['data7', 'data8', 'data9']],
                   columns=['col_1', 'col_2', 'col_3'])
df2 = pd.DataFrame([['dataA', 'data8', 'dataB'],
                    ['dataC', 'data2', 'dataD'] ,
                    ['dataE', 'dataF', 'dataG']],
                   columns=['col_1', 'col_2', 'col_3'])
keep = ~df2.col_2.isin(df1.col_2)
df = df2[keep]