我有一个示例 Pandas 数据框df:
col1 col2 col3 col4
0 a 1.0 2.0 3
1 b NaN NaN 6
2 c NaN 8.0 9
3 d NaN 11.0 12
4 e 13.0 14.0 15
5 f 17.0 18.0 19
6 g 21.0 22.0 23
第二个df1:
col1 col2 col3 col4
0 a 1.0 2.0 3
4 e 13.0 14.0 15
5 f 17.0 18.0 19
6 g 21.0 22.0 23
我想获取不与df1重叠的df子集。实际上，我正在寻找SQL中EXCEPT操作数的等效项。
我使用了减去()函数-但这显然是错误的，因为减法执行逐元素的数值减法。所以我收到一条错误消息:
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'
因此，问题是: Pandas SQL中的EXCEPT等效项是什么？
最佳答案
我认为您首先需要所有字符串列的 set_index :
df2 = df.set_index('col1').subtract(df1.set_index('col1'), axis='columns')
print (df2)
col2 col3 col4
col1
a 0.0 0.0 0.0
b NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN
d NaN NaN NaN
e 0.0 0.0 0.0
f 0.0 0.0 0.0
g 0.0 0.0 0.0
或者:
df2 = df.set_index('col1').subtract(df1.set_index('col1'), axis='columns', fill_value=0)
print (df2)
col2 col3 col4
col1
a 0.0 0.0 0.0
b NaN NaN 6.0
c NaN 8.0 9.0
d NaN 11.0 12.0
e 0.0 0.0 0.0
f 0.0 0.0 0.0
g 0.0 0.0 0.0
通过修改后的问题进行编辑:
print (df.isin(df1))
col1 col2 col3 col4
0 True True True True
1 False False False False
2 False False False False
3 False False False False
4 True True True True
5 True True True True
6 True True True True
print (df.isin(df1).all(axis=1))
0 True
1 False
2 False
3 False
4 True
5 True
6 True
dtype: bool
print (~df.isin(df1).all(axis=1))
0 False
1 True
2 True
3 True
4 False
5 False
6 False
dtype: bool
print (df[~(df.isin(df1).all(axis=1))])
col1 col2 col3 col4
1 b NaN NaN 6
2 c NaN 8.0 9
3 d NaN 11.0 12
关于python - Pandas中的SQL中EXCEPT子句的相似之处是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/41483823/