dataframe1和dataframe2两个columns一样但data有所不同，求dataframe1完全不包含在dataframe2的那部分dataframe

以下是求dataframe1完全不包含在dataframe2的那部分dataframe的代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
dataframe1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
dataframe2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'B': [4, 5, 7]# 求dataframe1完全不包含在dataframe2的那部分dataframe
result = pd.concat([dataframe1, dataframe2]).drop_duplicates(keep=False)

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

   A  B
2  3  6

相关问题

dataframe1和dataframe2两个columns一样但data有所不同，求dataframe1完全不包含在dataframe2的所有行，在生成新的dataframe

以下是求dataframe1完全不包含在dataframe2的所有行的代码实现：

import pandas as pd

# 创建DataFrame1
dataframe1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 创建DataFrame2
dataframe2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'B': [4, 5, 7], 'C': [7, 8, 10]})

# 求dataframe1完全不包含在dataframe2的所有行
result = dataframe1[~dataframe1.isin(dataframe2)].dropna(how='all')

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

   A  B  C
2  3  6  9

求dataframe1不包含在dataf2的那部分dataframe

可以使用pandas中的merge方法来实现求dataframe1不包含在dataf2的那部分dataframe。具体步骤如下：

1.使用merge方法将dataframe1和dataframe2按照某一列进行合并，设置how参数为left，表示以dataframe1为基准，只保留dataframe1中存在的行。

2.使用isnull方法找出合并后的dataframe中，dataframe2中不存在的行。

3.将上一步得到的布尔型dataframe作为索引，从合并后的dataframe中筛选出不包含在dataframe2中的那部分dataframe。

下面是具体的代码实现：

merged_df = pd.merge(dataframe1, dataframe2, on='column_name', how='left')
not_in_df2 = merged_df[merged_df['column_name_of_dataframe2'].isnull()]
result_df = not_in_df2[dataframe1.columns]

其中，'column_name'是dataframe1和dataframe2用来合并的列名，'column_name_of_dataframe2'是dataframe2中用来合并的列名，result_df即为最终的结果。