在pandas中，如何从基于另一个数据框的数据框中删除行？

在pandas中，如何从基于另一个数据框的数据框中删除行？

您可以将

boolean indexing

和条件一起使用

isin

，

Series

通过

~

以下方式反转布尔值：

import pandas as pdUSERS = pd.Dataframe({'email':['a@g.com','b@g.com','b@g.com','c@g.com','d@g.com']})print (USERS)     email0  a@g.com1  b@g.com2  b@g.com3  c@g.com4  d@g.comEXCLUDE = pd.Dataframe({'email':['a@g.com','d@g.com']})print (EXCLUDE)     email0  a@g.com1  d@g.comprint (USERS.email.isin(EXCLUDE.email))0     True1    False2    False3    False4     TrueName: email, dtype: boolprint (~USERS.email.isin(EXCLUDE.email))0    False1     True2     True3     True4    FalseName: email, dtype: boolprint (USERS[~USERS.email.isin(EXCLUDE.email)])     email1  b@g.com2  b@g.com3  c@g.com

---

另一个解决方案

merge

：

df = pd.merge(USERS, EXCLUDE, how='outer', indicator=True)print (df)     email     _merge0  a@g.com       both1  b@g.com  left_only2  b@g.com  left_only3  c@g.com  left_only4  d@g.com       bothprint (df.loc[df._merge == 'left_only', ['email']])     email1  b@g.com2  b@g.com3  c@g.com