我有这两个数据帧：
df_test
dimension1_id dimension2_id dimension3_id dimension4_id dimension5_id \
0 -1 -1 -1 -1 -1
1 1177314888 238198786 5770904146 133207291 Exact
2 1177314888 238198786 5770904266 18395155770 Exact
3 1177314888 238198786 5770904266 19338210057 Exact
4 1177314888 238198786 5770904266 30907903234 Exact
和
df_merge
dimension1_id dimension2_id dimension3_id dimension4_id dimension5_id \
0 -1 -1 -1 -1 -1
1 1177314888 238198786 5770904146 133207291 Exact
我想根据dimension1_id,dimension2_id,dimension3_id,dimension4_id和dimension5_id的组合,从df_test中删除df_merge中的所有内容.
这是我的代码：
df_test = df_test[
(df_test['dimension5_id'].isin(df_merge.dimension5_id) == False) &
(df_test['dimension4_id'].isin(df_merge.dimension4_id) == False) & (df_test['dimension3_id'].isin(df_merge.dimension3_id) == False) & (df_test['dimension2_id'].isin(df_merge.dimension2_id) == False) &
(df_test['dimension1_id'].isin(df_merge.dimension1_id) == False)
]
但是这段代码返回一个空数据框.如何从df_test中删除第一行和第二行？
解决方法:
您可以使用逻辑索引通过应用直接比较来屏蔽所需的行.在这种情况下,您可以检查df_test中df_merge中的值：
df_test.isin(df_merge)
生成的逻辑索引充当掩码：
dimension1_id dimension2_id dimension3_id dimension4_id dimension5_id \
0 True True True True True True
1 True True True True True True
2 False False False False False False
3 False False False False False False
4 False False False False False False
真值映射到匹配的行,所以我们可以使用〜来简单地否定索引,只返回df_merge中不是df_test的行：
df_test[~df_test.isin(df_merge)]
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