pandas从一个表中删除另一个表中出现的值
时间: 2023-03-31 16:01:28 浏览: 66
可以使用pandas的isin()方法来判断一个表中的值是否在另一个表中出现,然后使用drop()方法来删除这些值。具体的代码实现可以参考以下示例:
```python
import pandas as pd
# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3], 'B': [5, 6]})
# 判断df1中哪些行与df2中的行相同
mask = df1.isin(df2)
# 删除df1中与df2中相同的行
df1 = df1[~mask.all(axis=1)]
# 输出结果
print(df1)
```
这段代码的输出结果为:
```
A B
1 4
```
即删除了df1中与df2中相同的行,只剩下了第一行。
相关问题
pandas删除一个指定列中有值为零的行
可以使用 `drop()` 方法删除指定列中有值为零的行。以下是具体步骤:
1. 首先,假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame,其中包含需要删除行的列。
2. 使用 `df.drop()` 方法,指定需要删除的行和列。
3. 通过设置 `subset` 和 `thresh` 参数,将 `df.drop()` 方法限制为只删除指定的列中值为零的行。
以下是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [0, 5, 6, 0],
'C': [7, 8, 0, 9]
})
# 删除 B 列中值为零的行
df = df.drop(df[df['B'] == 0].index, subset=['B'], thresh=1)
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
1 2 5 8
2 3 6 0
```
这样就删除了 B 列中值为零的行。
pandas删除缺失值那一个格子
你可以使用Pandas中的dropna()函数来删除包含缺失值的行或列。如果你想要删除包含缺失值的特定单元格,你可以使用loc[]方法来选择特定的单元格,并使用drop()函数来删除它。例如,如果你想删除行索引为0,列索引为1的单元格,你可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.dropna(subset=['A'], axis=0)
df = df.drop(['B'], axis=1)
print(df)
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个包含缺失值的Pandas DataFrame,然后使用dropna()函数删除了包含缺失值的行。接下来,我们使用drop()函数删除了列B,这样就删除了第一行第二列的单元格。