pandas如何从一个总数据中筛选出不包含另外2个DataFrame的数据
时间: 2024-02-09 21:08:42 浏览: 28
假设你有一个总数据 `df` 和两个数据 `df1` 和 `df2`,你可以使用 pandas 的 `merge()` 函数来将两个数据合并,并使用 `indicator=True` 参数来指示每个观察是否只出现在一个数据中。然后,你可以使用 `query()` 函数来筛选出只出现在总数据中的观察。以下是示例代码:
```python
merged = pd.merge(df, pd.concat([df1, df2]), how='outer', indicator=True)
result = merged.query("_merge == 'left_only'").drop('_merge', axis=1)
```
在这里,我们首先使用 `pd.concat()` 函数将两个数据合并,然后使用 `pd.merge()` 函数将其与总数据合并。然后,我们使用 `query()` 函数来选择 `_merge` 列为 “left_only”的行,这意味着这些行只出现在总数据中。最后,我们使用 `drop()` 函数删除 `_merge` 列,因为它不再需要。结果 `result` 将是一个只包含总数据中不包含在 `df1` 和 `df2` 中的观测值的 DataFrame。
相关问题
用python 写出大批量筛选时间并且存放到另外一个Dataframe中代码
好的,这是一个技术问题,我可以给您提供一下代码:
假设您的原始数据已经存在一个名为 df 的 DataFrame 中,其中包含一个名为 timestamp 的时间戳列。我们需要对这个时间戳列进行大量的筛选,并将经过筛选后的结果存储到一个名为 result_df 的 DataFrame 中。
请尝试使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 设置筛选条件
start_time = pd.Timestamp('2021-01-01 00:00:00')
end_time = pd.Timestamp('2021-12-31 23:59:59')
# 筛选数据
result_df = df[(df['timestamp'] >= start_time) & (df['timestamp'] <= end_time)]
# 显示筛选结果
print(result_df.head())
```
在这个例子中,我们首先使用 pandas 库读取和处理数据。然后我们定义了两个变量 start_time 和 end_time,它们分别表示要筛选的时间范围。
接下来我们使用 DataFrame 的布尔索引功能,通过对时间戳列进行逻辑运算,得到经过筛选后的结果。最后,我们使用 print() 函数打印出前几行结果以进行验证。
pandas 一个df里删除另外一个df包含的数据
要从一个DataFrame中删除另一个DataFrame包含的数据,可以使用 `merge()` 方法结合筛选条件来实现。具体步骤如下:
```python
import pandas as pd
# 创建第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 创建第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': [2], 'B': [5]})
# 使用 merge() 方法结合筛选条件删除包含的数据
df1 = df1.merge(df2, how='left', indicator=True).query('_merge == "left_only"').drop('_merge', axis=1)
# 输出结果
print(df1)
```
在上面的代码中,首先创建了两个DataFrame对象 `df1` 和 `df2`,它们包含了相同的列 'A' 和 'B'。然后使用 `merge()` 方法将两个DataFrame对象按照列 'A' 和 'B' 进行合并,并通过 `how='left'` 参数确保保留左侧DataFrame的所有行。合并后,添加了一个 '_merge' 列来表示合并的结果。接着使用 `query()` 方法筛选出 '_merge' 列值为 'left_only' 的行,即不包含在右侧DataFrame中的行。最后使用 `drop()` 方法删除 '_merge' 列。
请根据实际需求修改列名和筛选条件以适应你的数据。
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