从具有相等值的几个数据框中删除行

如何解决从具有相等值的几个数据框中删除行

我有两个从几个 csv 文件中获取的数据框。例如：

df1
    data1   data2   data3
0   cow     cat     53
1   girl    boy     12  
2   monkey  island  30
3   lucas   arts    14

df2
    data1   data2   data3
0   girl    boy     50
1   cover   disc    45  
2   girl    boy     47
3   pen     pencil  15
4   book    note    30
5   lucas   arts    15


df2
    data1   data2   data3
0   cover   disc    45
1   pen     pencil  15
2   book    note    30

我想从 df2 中删除那些在 df1 中具有相同 data1 和 data2 值的行，这样最后我将得到一个更新的 df2。到目前为止，我已经完成了以下工作：

    file1="fileA.csv"
    file2="fileB.csv"
    df1=pd.read_csv(file1)
    df2=pd.read_csv(file2)
    cond = df1[['data1','data2']].isin(df2[['data1','data2']])
    df2.drop(df1[cond].index,inplace=True)
    df2.to_csv("fileBUpdtated.csv",index=False)

但是我没有得到我需要的结果，我错过了什么？

解决方法

你需要DataFrame.merge

cols = ['data1','data2']
df2 = df2.merge(df1[cols],on=cols,how='left',indicator=True)\
    .loc[lambda x: x._merge.ne('both')].drop('_merge',axis=1)
print(df2)


   data1   data2  data3
1  cover    disc     45
3    pen  pencil     15
4   book    note     30

,

您可以将 df1 附加到 df2，然后是 drop_duplicates 并保留左侧和来自 df2 的行

df2.append(df1,ignore_index=True).drop_duplicates(['data1','data2'],keep=False).loc[:df2.index.max()]

出：

   data1   data2  data3
1  cover    disc     45
3    pen  pencil     15
4   book    note     30

,

我发现这样做的最佳选择如下：

print (df2[~df2.isin(df1[['data1','data2']])])

在这里，您要针对 df1（子集数据帧中的 2 个特定列）中的值搜索 df2（超集数据帧）每一行中的值。如果没有找到，那么您想从 df2 打印这些记录。

这个不做合并。相反，它使用布尔值和索引。

输出结果为：

   data1   data2  data3
1  cover    disc     45
3    pen  pencil     15
4   book    note     30

或者，您可以执行以下操作：

您可以在两者中找到共同项，然后排除它们并打印值。

如果您想将它们从 df2 中删除，请将其重新分配回 df2。

common = df2.merge(df1,on=['data1','data2'])
df2 = df2[(~df2.data1.isin(common.data1))&(~df2.data2.isin(common.data2))]
print (df2)

输出结果为：

   data1   data2  data3
1  cover    disc     45
3    pen  pencil     15
4   book    note     30

,

让我们试试

out = df2[df2[['data1','data2']].apply(tuple,1).isin(df1[['data1',1))]