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如何从Pandas dataframe中删除行,如果相同的行存在于另一个dataframe中,但以来自两个df的所有列结束

要从一个Pandas dataframe中删除行,如果相同的行存在于另一个dataframe中,可以使用merge函数和drop函数来实现。

首先,使用merge函数将两个dataframe按照所有列进行合并,设置参数how='left',这样会保留左侧dataframe的所有行,并将右侧dataframe中与左侧dataframe相同的行合并到一起。示例代码如下:

代码语言:txt
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merged_df = df1.merge(df2, how='left', indicator=True)

接下来,使用drop函数删除merged_df中来自两个dataframe的所有列都存在的行。示例代码如下:

代码语言:txt
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result_df = merged_df[merged_df['_merge'] != 'both'].drop('_merge', axis=1)

在这个例子中,result_df就是从df1中删除了与df2中相同行的结果。

下面是对这个过程的解释:

  1. 使用merge函数将df1和df2按照所有列进行合并,how='left'表示保留左侧dataframe的所有行。
  2. 添加一个名为'_merge'的新列,用于标记每一行是来自左侧dataframe还是右侧dataframe。'_merge'列的值为'both'表示来自两个dataframe的所有列都存在,即相同的行。
  3. 使用drop函数删除'_merge'列的值为'both'的行,得到最终的结果。

这种方法可以确保只删除来自两个dataframe的所有列都存在的相同行,而保留其他行。

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注意:以上答案仅供参考,具体操作还需根据实际情况进行调整。

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