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
    ...