大熊猫：数据差（△）2个数据帧

之间我有2个非索引数据帧，具有完全相同的数据结构（同一列），为简单起见在这里是一个例子：大熊猫：数据差（△）2个数据帧

DF1

0  1  2   3 4 
JoeK Joe  Kavanagh 120 [email protected] 
BarryD Barry Dempsy  11 [email protected] 
OrlaF Orla Farrel  236 [email protected] 
SethB Seth Black  563 [email protected] 
KateW Kate White  254 [email protected]

，第二个：

DF2

0  1  2   3 4 
JoeK Joe  Kavanagh 110 [email protected] 
BarryD Barry Dempsy  11 [email protected] 
JimmyS Jimmy Smith  250 [email protected] 
SethB Seth Blake  563 [email protected]

我想有一个RESU lting表示DF1不在DF2行dataframes：

0  1  2   3 4 
JoeK Joe  Kavanagh 120 [email protected] 
OrlaF Orla Farrel  236 [email protected] 
SethB Seth Black  563 [email protected] 
KateW Kate White  254 [email protected]

注意，第一行（Joek，和SethB）在两个dataframes存在，但第3列的用于JoeK值和列的值2的SethB已经改变了，这就是他们进入最终结果集的原因。

任何帮助，非常感谢。

来源

2016-02-11 Riki Lyng

你的结果不应该只是'df1'，因为电子邮件不符合第二行吗？或者你的限制只是在第0-3列上匹配？ – EdChum

那么斑点，那是一个错字。我现在纠正了它。 –

IIUC它看起来像你只是想在第0,1,2,3列上匹配，你可以执行左边的merge，如果你使用的是最新版本的熊猫，然后过滤掉df，你可以通过参数indicator=True ：

In [197]: 
merged = df1.merge(df2, how='left', on=['0','1','2','3'],indicator=True) 
merged[merged['_merge'] == 'left_only'] 

Out[197]: 
     0  1   2 3      4_x 4_y  _merge 
0 JoeK Joe Kavanagh 120 [email protected] NaN left_only 
2 OrlaF Orla Farrel 236   [email protected] NaN left_only 
3 SethB Seth  Black 563  [email protected] NaN left_only 
4 KateW Kate  White 254   [email protected] NaN left_only

来源

2016-02-11 16:03:17 EdChum

我想在这里的所有列上匹配。那是一个样本，我拥有60个以上的数据框。所以我会使用on = df1.columns.tolist（） –

默认情况下它会匹配所有列，所以在你的情况下，除非你有不同的要求，否则你不需要传递'on'参数值 – EdChum

这应该工作' merged = df1.merge（df2，how ='left'，indicator = True）'我想，你也可以upvote – EdChum

大熊猫：数据差（△）2个数据帧

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