2个dataframe 要删选其中一个dataframe的数据，条件是它某一列的数据不在另一个dataframe某一列中

可以使用 Pandas 中的 isin() 函数来实现。

假设一个 DataFrame 名为 df1，要删选的列名为 col1，另一个 DataFrame 名为 df2，用来比较的列名为 col2，代码如下：

df1 = df1[~df1['col1'].isin(df2['col2'])]

其中符号 ~ 表示取反，即取不在 df2['col2'] 中的数据行。

这样，就可以得到一个新的 DataFrame，其中不包含 df2['col2'] 中的数据行。

相关问题

2个dataframe 个一列数据其中一个比另一个多的

你好，根据你的描述，我理解为你想要将一个DataFrame中多余的列拷贝到另一个DataFrame中。可以使用 pandas 库来完成这个任务。具体的操作步骤如下：

假设你有两个DataFrame，分别为df1和df2，且df1中有多余的一列数据（列名为“extra_column”），你想将这列数据拷贝到df2中。

1. 首先，你需要确定df1和df2的对应关系，比如通过某一列数据的值进行匹配。假设这一列的名称为“key_column”。

2. 然后，你可以使用 pandas 的 merge 函数将这两个DataFrame合并起来：

merged_df = pd.merge(df1[['key_column', 'extra_column']], df2, on='key_column', how='inner')

这里使用了 df1[['key_column', 'extra_column']] 来选取需要的列。'how'参数指定使用内连接方式，即只保留两个DataFrame中都存在的行。

3. 最后，你可以将merged_df中的extra_column列拷贝到df2中：

df2['extra_column'] = merged_df['extra_column'].values

这里使用了 .values 将 pandas.Series 转换为 numpy.ndarray。

这样就完成了将一个DataFrame中多余的一列数据拷贝到另一个DataFrame中的操作。

怎么判断dataframe中某一列的值 是否在另一个dataframe中的某一列

可以使用`isin()`函数来判断dataframe中某一列的值是否在另一个dataframe中的某一列。示例如下：

假设有两个dataframe：df1和df2，现在要判断df1的'col1'列的值是否在df2的'col2'列中，可以使用以下代码：

df1['col1'].isin(df2['col2'])

这个函数返回一个布尔类型的Series，如果df1['col1']中的某个值在df2['col2']中出现，则返回True，否则返回False。

如果想要返回df1中在df2中出现过的行，可以使用以下代码：

df1[df1['col1'].isin(df2['col2'])]