从另一个数据帧中删除存在的行 - Python

当我们有两个数据帧时，我们经常需要从一个数据帧中删除另一个数据帧所存在的行。在这篇文章中，我们将介绍如何通过使用 Pandas 库在 Python 中实现这一操作。

数据帧的创建

首先，我们需要创建两个数据帧。我们可以使用 Pandas 库提供的 DataFrame() 函数。在这个例子中，我们将创建两个数据帧，一个名为 df1，另一个名为 df2。

import pandas as pd

# 创建第一个数据帧
df1 = pd.DataFrame({
   'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
   'score': [9.5, 8.5, 7.0, 8.5]
})

# 创建第二个数据帧
df2 = pd.DataFrame({
   'name': ['Alice', 'David'],
   'score': [9.5, 8.5]
})

这个例子中，我们创建了两个数据帧，一个名为 df1，另一个名为 df2。它们的内容如下所示：

| | name | score | |---:|:--------|-------:| | 0 | Alice | 9.5 | | 1 | Bob | 8.5 | | 2 | Charlie | 7.0 | | 3 | David | 8.5 |

| | name | score | |---:|:------|-------:| | 0 | Alice | 9.5 | | 1 | David | 8.5 |

删除存在的行

一旦我们有了两个数据帧，我们就可以使用 Pandas 库提供的 drop() 函数从 df1 中删除 df2 所存在的行。我们可以使用 isin() 函数来检查 df1 的行是否存在于 df2 中，然后使用 drop() 函数删除那些存在于 df2 中的行。

# 删除存在的行
df1 = df1[~df1.isin(df2)].dropna()

在上面的代码中，我们首先使用 isin() 函数检查 df1 的行是否存在于 df2 中。这将返回一个布尔值的数据帧，它的值为 True 表示 df1 的行存在于 df2 中。

然后，我们使用 dropna() 函数删除所有包含 NaN 值的行。最后，我们使用 ~ 操作符对检查结果求反，从而删除 df1 中 df2 所存在的行。

最终，df1 的内容如下所示：

| | name | score | |---:|:--------|-------:| | 1 | Bob | 8.5 | | 2 | Charlie | 7.0 |

总结

在本篇文章中，我们介绍了如何使用 Pandas 库在 Python 中从一个数据帧中删除另一个数据帧所存在的行。我们首先创建了两个数据帧，然后使用 isin() 函数检查 df1 的行是否存在于 df2 中，并使用 drop() 函数删除那些存在于 df2 中的行。