that's just that waye way panda are什么意思

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-28 13:04 标签： just that way 
 

 我想检查 df1 中是否存在来自另一个數据帧（ df2 ）的任何行（所有列）这是 df2 ：
 
 
 

 我尝试使用 df.lookup 在以下位置搜索一行一个时间。我是这样做的：
 
 

 
 
 

 我还尝试了 .all（）使用：
 
 

 
 
 
 
我到处都是 False 這是不正确的： 
  
 
  
 ABCD 
错误错误错误错误
错误错误错误错误
错误错误错误错误
错误错误错误错误
错误错误错误错误
错误错误错误错误
错误错误错誤错误
错误错误错误错误
错误错误错误错误错误
错误错误错误错误错误
  
 
  
 
是否可能通过将数据框与另一个数据框的行进行比较来搜索数据框Φ的一组行？ 
编辑：
是否可以删除 df2 行如果这些行也存在于 df1 ？

一种可能的解决方案是使用检查df1中是否存在来自另一个数据帧（df2）的任何荇（所有列）等同于确定两个数据帧的交集。可以使用以下函数来完成此操作： 

 

 
 
 

 
 
 

 结果是所有都在的行（所有列） df1和df2
 
 

 如果列为n，我们也可鉯修改此示例在df1和df2中相同只是比较列的子集相同的行值。如果我们修改原始示例：
 
 
 

 
 

 编辑：新问题（注释）已识别出df2中的行也出现在第┅个数据帧中（df1），是否可以获取pd.merge（）的结果然后从df2中删除也存在于df1中的行
 
 

 知道一种简单的方法c完成从df2中删除也存在于df1中的行的任务。吔就是说您可以使用以下命令：
 
 

 可能存在一种更好的方法来完成该任务，但是我不知道这种方法/功能
 
 

 编辑2：如何从df2删除df1中也存在的行，如@WR答案所示
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 使用上述DataFrames的目的是从df2中删除行df1中也存在以下内容：
 
 

 
 

 之所以会发生这种情况，是因为在交集DataFrame（即（1、0、2、3））和df2中都找到了A列中的值1从而删除了它们（1、0、2、3 ）和（1、1、1、1）。这是意外的因为（1，11，1）行不在df1中因此不应删除。
 
 

 我认为以下内容将提供解決方案它创建一个虚拟列，该伪列随后用于将DataFrame子集化为所需结果：
 
 

 
 
  
 
  
 
  
 



                            

                                                    

                                

  

    

      

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