如何根据另一个数据帧上的条件组合删除行

当你处理大量数据时，常常需要在一个数据帧中删除满足另一个数据帧的条件的行。下面是几种方法介绍。

方法一：基于另一个数据帧的值筛选

假设我们有两个数据帧df1和df2。我们可以使用loc方法基于df1的值来筛选并删除df2中不符合条件的行。这里是一个示例代码：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建数据帧
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4, 5], 'score': [80, 90, 85, 70, 95]})

# 使用loc方法基于df1的值删除df2中不符合条件的行
df2 = df2.loc[df2['id'].isin(df1['id'])]

print(df2)

在这个例子中，我们首先创建两个数据帧df1和df2。然后使用loc方法基于df1的值删除df2中不符合条件的行，在这个例子中，我们删除df2中id列不在df1中的行。

方法二：基于多列条件组合删除

如果我们需要组合多个列来筛选并删除数据，我们可以使用merge方法并设置indicator参数为True来完成。下面是一个示例代码：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建数据帧
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4, 5], 'score': [80, 90, 85, 70, 95], 'age': [20, 22, 21, 20, 23]})

# 使用merge方法基于多列条件组合删除
df2 = df2.merge(df1[['id', 'name']], on='id', how='left', indicator=True)
df2 = df2[df2['_merge'] == 'both']
df2 = df2.drop(columns=['_merge'])

print(df2)

在这个例子中，我们首先创建两个数据帧df1和df2。我们使用merge方法基于id列合并两个数据帧，并设置indicator参数为True，这样我们就能知道每行数据来自哪个数据帧。我们然后筛选出那些在两个数据帧中都有的行，并将_merge列删除。

这就是根据另一个数据帧上的条件组合删除行的两种方法。根据具体的数据情况选择最适合的方法，可以大大提高数据处理的效率。