Использование Word2Vec для решения проблем многозначности

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)