df2中sa_id的数据存在于df1中的sa_id中，删除该sa_id对应的行，如何实现

如果你想从 `df2` 中删除那些在 `df1` 的 `sa_id` 列中存在的行，你可以按照以下步骤操作：

首先，你需要找出 `df1` 中 `sa_id` 列的所有唯一值，这可以通过 `unique()` 函数获取：

sa_ids_in_df1 = df1['sa_id'].unique()

然后，创建一个布尔索引来标记 `df2` 中不存在于 `df1` 的 `sa_id` 的行：

mask = ~df2['sa_id'].isin(sa_ids_in_df1)

最后，利用这个布尔索引过滤掉 `df2` 的相应行：

df2_filtered = df2[mask]

现在 `df2_filtered` 就是原始 `df2` 中移除了所有 `df1` 中 `sa_id` 存在的行后的结果。

# 如果你想在原地更新df2而不是生成新的DataFrame，可以这样做：
# df2.drop(df2[df2['sa_id'].isin(sa_ids_in_df1)].index, inplace=True)

但这可能会改变 `df2` 的大小，所以最好确认你确实想要这样的操作。

相关问题

想从 df1 中删除那些在 df2 的 sa_id 列中存在的行

如果你想要从 `df1` 中删除那些在 `df2` 的 `sa_id` 列中存在的行，可以采用以下Python Pandas的步骤：

1. 首先，将 `df2` 的 `sa_id` 列转换成集合，这样便于查找匹配项：

   sa_ids_in_df2 = set(df2['sa_id'])

2. 然后，使用 `~` 运算符和 `isin` 函数创建一个布尔系列，表示 `df1` 中的哪些 `sa_id` 存在于 `sa_ids_in_df2` 中：

   delete_mask = df1['sa_id'].isin(sa_ids_in_df2)

3. 使用这个布尔系列，使用 `drop` 方法从 `df1` 中删除匹配的行：

   df1_cleaned = df1[~delete_mask]

现在 `df1_cleaned` 就是你想要的结果，它已经去除了所有 `df2` 中存在的 `sa_id` 行。

# 如果你想直接在 df1 上做修改，而不是创建新数据框：
# df1.drop(df1[df1['sa_id'].isin(sa_ids_in_df2)].index, inplace=True)

请注意，在大量数据上进行此操作时，应谨慎操作以防止内存问题。

# 或者考虑使用分块或者迭代法，如果数据量非常大
for chunk in pd.read_sql_query("SELECT * FROM df1", con=your_connection, chunksize=1000):
    # 在这里对chunk应用上面的操作
    ...

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

这段代码是对一个名为 `__temp_df` 的数据框进行处理，并将处理结果存储在 `return_data` 字典的 `goods` 键下。

首先，根据条件 `__temp_df['show_name'] == '第三方商品'`，筛选出满足条件的行，存储在 `__df1` 中。如果 `__df1` 不为空，则对其进行数据透视操作，按照 `name` 和 `show_name` 分组，计算 `buy_num` 的总和，并重置索引。否则，保留 `__df1` 的 `name`、`show_name` 和 `buy_num` 列。

接着，根据条件 `__temp_df['show_name'] != '第三方商品'`，筛选出满足条件的行，存储在 `__df2` 中。如果 `__df2` 不为空，则对其进行数据透视操作，按照 `gt_uuid` 和 `show_name` 分组，计算 `buy_num` 的总和，并重置索引。然后，将 `__df2` 与一个包含列名为 `['gt_uuid', 'goods_name']` 的 DataFrame 进行左连接，并将结果存储在 `__df2` 中。最后，保留 `__df2` 的 `goods_name`、`show_name` 和 `buy_num` 列，并将列名 `goods_name` 改为 `name`。

接下来，通过合并 `__df1` 和 `__df2` 构成新的数据框 `__temp_df`。之后，删除 `__df1` 和 `__df2` 变量。

然后，对 `__temp_df` 进行列名的重命名，将 `name` 改为 `goods_name`，`show_name` 改为 `gc_name`，`buy_num` 改为 `num`。将 `__temp_df` 按照 `num` 降序排序。

接着，将 `__temp_df` 转换为字典格式，并将结果存储在 `return_data` 字典的 `goods_list` 键下。再次对 `__temp_df` 进行处理，只保留 `gc_name` 和 `num` 两列，并进行数据透视操作，按照 `gc_name` 分组，计算 `num` 的总和，并重置索引。最后，将结果按照 `num` 降序排序。

最后，将处理后的 `__temp_df` 转换为字典格式，并将结果存储在 `return_data` 字典的 `gc_list` 键下。最后，删除 `__temp_df` 变量。