python – Pandas：通过多列查找另一个DataFrame中不存在的行

与此python pandas: how to find rows in one dataframe but not in another?相同
但有多列

这是设置：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(dict(
    col1=[0,1,1,2],
    col2=['a','b','c','b'],
    extra_col=['this','is','just','something']
))

other = pd.DataFrame(dict(
    col1=[1,2],
    col2=['b','c']
))

现在,我想从df中选择其他行中不存在的行.我想通过col1和col2进行选择

在sql中我会这样做：

select * from df 
where not exists (
    select * from other o 
    where df.col1 = o.col1 and 
    df.col2 = o.col2
)

在熊猫我可以做这样的事情,但感觉非常难看.如果df具有id-column,则可以避免部分丑陋,但并不总是可用.

key_col = ['col1','col2']
df_with_idx = df.reset_index()
common = pd.merge(df_with_idx,other,on=key_col)['index']
mask = df_with_idx['index'].isin(common)

desired_result =  df_with_idx[~mask].drop('index',axis=1)

那么也许有一些更优雅的方式？

解决方法:

从0.17.0开始,你可以传递一个新的indicator参数进行合并,它将告诉你这些行是仅存在于左,右还是两者：

In [5]:
merged = df.merge(other, how='left', indicator=True)
merged

Out[5]:
   col1 col2  extra_col     _merge
0     0    a       this  left_only
1     1    b         is       both
2     1    c       just  left_only
3     2    b  something  left_only

In [6]:    
merged[merged['_merge']=='left_only']

Out[6]:
   col1 col2  extra_col     _merge
0     0    a       this  left_only
2     1    c       just  left_only
3     2    b  something  left_only

因此,您现在可以通过仅选择“left_only”行来过滤合并的df