熊猫比较两个数据帧并删除一列中匹配的内容

Question

我有两个独立的熊猫数据帧（df1和df2），它们有多列，但只有一列是共同的（'文本'）。

我想找df2中的每一行，在df2和df1有共同的列的任何行中没有匹配。

DF1

A B text 
45 2 score 
33 5 miss 
20 1 score 

DF2

C D text 
.5 2 shot 
.3 2 shot 
.3 1 miss 

结果DF（因为它在DF1发生除去含有未命中行）

C D text 
.5 2 shot 
.3 2 shot 

是否有可能使用isin方法在此场景？

Answer 1

正如您所问，您可以使用isin（无需使用昂贵的merge s）高效地完成此操作。

>>> df2[~df2.text.isin(df1.text.values)] 
C D text 
0 0.5 2 shot 
1 0.3 2 shot 

Answer 2

编辑：

import numpy as np 

mergeddf = pd.merge(df2,df1, how="left") 

result = mergeddf[(np.isnan(mergeddf['A']))][['C','D','text']] 

Answer 3

您可以将它们合并，只保留有一楠线。

df2[pd.merge(df1, df2, how='outer').isnull().any(axis=1)] 

，或者您可以使用isin：

df2[~df2.text.isin(df1.text)]