Искать значение в df1 ('col1') равно любому значению в df2 ('col3') и удалять строку из df1, если True [Python] [duplicate]

Как насчет этого:

df1 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5], 
                               'col2' : [10, 11, 12, 13, 14]}) 
df2 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3], 
                               'col2' : [10, 11, 12]})
records_df2 = set([tuple(row) for row in df2.values])
in_df2_mask = np.array([tuple(row) in records_df2 for row in df1.values])
result = df1[~in_df2_mask]

немного поздно, но, возможно, стоит проверить параметр «индикатор» для pd.merge.

См. этот другой вопрос для примера: Сравните PandS DataFrames и возвращаемые строки, которые отсутствуют из первого

Предполагая, что индексы согласованы в кадрах данных (не принимая во внимание фактические значения col):

df1[~df1.index.isin(df2.index)]

Предположим, что у вас есть два фрейма данных: df_1 и df_2, имеющие несколько полей (column_names), и вы хотите найти только те записи из df_1, которые не находятся в df_2, на основе некоторых полей (например, fields_x, fields_y), следуют следующему шаги.

Step1.Add столбца key1 и key2 в df_1 и df_2 соответственно.

Step2.Merge dataframes, как показано ниже. field_x и field_y - наши искомые столбцы.

Step3.Выберите только те строки из df_1, где key1 не равен key2.

Step4.Drop key1 и key2.

Этот метод позволит решить вашу проблему и быстро работать даже с большими наборами данных. Я пробовал это для dataframes с более чем 1.000.000 строк.

df_1['key1'] = 1
df_2['key2'] = 1
df_1 = pd.merge(df_1, df_2, on=['field_x', 'field_y'], how = 'left')
df_1 = df_1[~(df_1.key2 == df_1.key1)]
df_1 = df_1.drop(['key1','key2'], axis=1)

вы можете сделать это с помощью метода isin (dict) :

In [74]: df1[~df1.isin(df2.to_dict('l')).all(1)]
Out[74]:
   col1  col2
3     4    13
4     5    14

Объяснение:

In [75]: df2.to_dict('l')
Out[75]: {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [10, 11, 12]}

In [76]: df1.isin(df2.to_dict('l'))
Out[76]:
    col1   col2
0   True   True
1   True   True
2   True   True
3  False  False
4  False  False

In [77]: df1.isin(df2.to_dict('l')).all(1)
Out[77]:
0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

Вы также можете выполнить df1, df2:

x = pd.concat([df1, df2])

, а затем удалить все дубликаты:

y = x.drop_duplicates(keep=False, inplace=False)

Мой способ сделать это включает в себя добавление нового столбца, который является уникальным для одного фрейма данных, и использовать это, чтобы выбрать, сохранять ли запись

df2[col3] = 1
df1 = pd.merge(df_1, df_2, on=['field_x', 'field_y'], how = 'outer')
df1['Empt'].fillna(0, inplace=True)

. Таким образом, каждая запись в df1 имеет код - 0, если он уникален для df1, 1, если он находится в обоих файлах данных. Затем вы используете это, чтобы ограничить то, что вы хотите

answer = nonuni[nonuni['Empt'] == 0]

Как уже намечено, isin требует, чтобы столбцы и индексы были одинаковыми для соответствия. Если совпадение должно быть только в содержимом строки, одним из способов получить маску для фильтрации присутствующих строк является преобразование строк в индекс (Multi):

In [77]: df1 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5, 3], 'col2' : [10, 11, 12, 13, 14, 10]})
In [78]: df2 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 3, 4], 'col2' : [10, 12, 13]})
In [79]: df1.loc[~df1.set_index(list(df1.columns)).index.isin(df2.set_index(list(df2.columns)).index)]
Out[79]:
   col1  col2
1     2    11
4     5    14
5     3    10

Если индекс следует учитывать, set_index имеет аргумент ключевого слова для добавления столбцов к существующему индексу. Если столбцы не совпадают, список (df.columns) можно заменить спецификациями столбцов для выравнивания данных.

pandas.MultiIndex.from_tuples(df<N>.to_records(index = False).tolist())

можно альтернативно использовать для создания индексов, хотя я сомневаюсь, что это более эффективно .

Вот еще один способ решения этого вопроса:

df1[~df1.index.isin(df1.merge(df2, how='inner', on=['col1', 'col2']).index)]

Или:

df1.loc[df1.index.difference(df1.merge(df2, how='inner', on=['col1', 'col2']).index)]

Выбранное в данный момент решение дает неверные результаты. Чтобы правильно решить эту проблему, мы можем выполнить левое соединение с df1 до df2, чтобы сначала получить только уникальные строки для df2.

Сначала давайте изменим исходный DataFrame, чтобы добавить строку с данными [3, 10].

df1 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5, 3], 
                           'col2' : [10, 11, 12, 13, 14, 10]}) 
df2 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3],
                           'col2' : [10, 11, 12]})

df1

   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12
3     4    13
4     5    14
5     3    10

df2

   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12

Выполните левое объединение, исключая дубликаты в df2, чтобы каждая строка df1 соединяется ровно с одной строкой df2. Используйте параметр indicator, чтобы вернуть дополнительный столбец, указывающий, из какой таблицы была строка.

df_all = df1.merge(df2.drop_duplicates(), on=['col1','col2'], 
                   how='left', indicator=True)
df_all

   col1  col2     _merge
0     1    10       both
1     2    11       both
2     3    12       both
3     4    13  left_only
4     5    14  left_only
5     3    10  left_only

Создать логическое условие:

df_all['_merge'] == 'left_only'

0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5     True
Name: _merge, dtype: bool

Почему другие решения неверны

Несколько решений делают ту же ошибку - они только проверяют, что каждое значение независимо в каждом столбце, а не в одной строке. Добавление последней строки, которая является уникальной, но имеет значения из обоих столбцов из df2, выдает ошибку:

common = df1.merge(df2,on=['col1','col2'])
(~df1.col1.isin(common.col1))&(~df1.col2.isin(common.col2))
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
dtype: bool

Это решение получает тот же неправильный результат

df1.isin(df2.to_dict('l')).all(1)