dataframe1[~dataframe1.isin(dataframe2)

`dataframe1[~dataframe1.isin(dataframe2)]`的作用是在`dataframe1`中筛选出不包含在`dataframe2`中的数据。

具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
dataframe1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
dataframe2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7], 'C': [8, 9, 10]})

# 筛选出不包含在dataframe2中的数据
result = dataframe1[~dataframe1.isin(dataframe2)]
print(result)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7

相关问题

# 将持仓信息转变成dataframe格式 positions_df = pd.DataFrame(account_info['positions'], dtype=float) positions_df = positions_df.set_index('symbol') # 筛选交易的币对 positions_df = positions_df[positions_df.index.isin(symbol_config.keys())] # 将账户信息转变成dataframe格式 assets_df = pd.DataFrame(account_info['assets'], dtype=float) assets_df = assets_df.set_index('asset')

这段代码的作用是将一个账户的持仓信息和资产信息转换为DataFrame格式，方便后续的数据处理和分析。

首先，将持仓信息转换为DataFrame格式，并以币对的标识符（symbol）作为索引。然后，筛选出交易所支持的币对，并将其保留。接着，将资产信息转换为DataFrame格式，并以资产的标识符（asset）作为索引。最后，将转换后的持仓信息和资产信息保存在positions_df和assets_df两个变量中。

这样一来，我们就可以方便地使用pandas库提供的各种数据分析功能对这些数据进行处理和分析了。

dataframe[~features] 表示非该特征外的其他特征列

在Python的pandas库中，`dataframe[~features]`用于选择数据框（DataFrame）中不包含在`features`列表中的列。`~`符号表示取反操作。

具体来说：
- `features`是一个布尔列表或布尔Series，表示数据框中每一列是否包含在目标特征中。
- `~features`会对`features`中的布尔值进行取反操作，即原来为`True`的变为`False`，原来为`False`的变为`True`。
- `dataframe[~features]`会返回一个新的数据框，包含`features`中为`False`的列。

例如，假设我们有一个数据框`df`和一个包含特征名称的列表`feature_list`：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个特征列表
feature_list = ['A', 'C']

# 使用~选择非特征列表中的其他列
non_feature_df = df[~df.columns.isin(feature_list)]

print(non_feature_df)

在这个例子中，`non_feature_df`将只包含列`B`，因为列`A`和`C`在`feature_list`中。