判断Dataframe A 中的列a， b， c中的行的值是否都在dataframe B中，如果不在，则将它存放到dataframe C中， 并举例实现。

在Python的pandas库中，可以使用merge函数或者isin操作来判断DataFrame A中某一列或多列的值是否存在于DataFrame B中，并将不符合条件的数据插入到新的DataFrame C。这里是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设我们有三个DataFrame
df_A = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
df_B = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [4, 5]})
df_C = pd.DataFrame(columns=['a', 'b', 'c'])  # 新建一个空DataFrame用于存储结果

# 使用isin函数检查A中的每个元素是否都在B中
mask = df_A[['a', 'b', 'c']].apply(lambda x: x.isin(df_B), axis=1)  # 沿着列方向应用is_in操作

# 将满足条件的行从A复制到C，反之则不复制
df_C = df_A[~mask]

# 现在df_C包含了所有在df_B中存在的(a, b, c)组合以及缺失的组合

在这个例子中，`mask`是一个布尔型的DataFrame，其中True表示对应的行在df_B中存在，False表示不存在。我们使用否定运算符(~)来选择出那些不在df_B中的行。

相关问题

判断Dataframe A 中的列a， b， c中的行的不为空的值是否都在dataframe B中，如果不在，则将它存放到dataframe C中， 并举例实现。

在Python的pandas库中，我们可以使用条件筛选和布尔索引来实现这个功能。假设 `df_A` 和 `df_B` 都是 DataFrames，`df_A` 有列 'a', 'b', 'c'，我们需要找出 `df_A` 中这三个列非空值所在的行，如果在 `df_B` 中没有对应匹配，就将其添加到一个新的 DataFrame `df_C` 中。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 假设 df_A 和 df_B 是这样的
df_A = pd.DataFrame({
    'a': ['val1', 'val2', '', 'val4'],
    'b': ['val5', None, 'val7', ''],
    'c': ['', 'val8', 'val9', 'val10']
}, index=[1, 2, 3, 4])

df_B = pd.DataFrame({
    'a': ['val1', 'val2', 'new_val3'],
    'b': ['val5', 'val6', '']
}, index=[1, 2, 3])

# 创建一个空的 df_C 来存储不符合条件的行
df_C = pd.DataFrame()

# 遍历 df_A，并判断列 a, b, c 中的非空值是否在 df_B 中
for col in ['a', 'b', 'c']:
    # 提取非空值
    non_empty_values = df_A[df_A[col] != ''][col].tolist()
    
    # 检查这些值是否都在 df_B 中
    unmatched_values = set(non_empty_values) - set(df_B[col])
    
    if unmatched_values:
        # 如果有未匹配的值，将行添加到 df_C
        unmatched_rows = df_A.loc[df_A[col].isin(unmatched_values)]
        df_C = df_C.append(unmatched_rows, ignore_index=True)

print("df_C 包含 df_A 中 a, b, c 列非空值且在 df_B 中找不到的行:")
print(df_C)

在这个例子中，`df_C` 将包含第 3 行和第 4 行，因为 'c' 列的 'val9' 和 'val10' 在 `df_B` 中没有对应的值。

判断Dataframe A 中的列a， b， c中的不为空的值， 按照行对比， 是否都在dataframe B中，如果不在，则将它存放到dataframe C中， 并举例实现。

在Python的pandas库中，你可以通过以下步骤实现这个功能：

首先，假设我们有三个DataFrame：`df_A`, `df_B` 和一个空的DataFrame `df_C` 用于存储结果。

1. 确定哪些列存在非空值：

non_empty_columns = df_A[['a', 'b', 'c']].dropna().columns.tolist()

这会返回一个包含所有非空列名的列表。

2. 对比两个DataFrame的列：

intersection = set(non_empty_columns) & set(df_B.columns)
diff_df = pd.DataFrame(columns=non_empty_columns)
for col in non_empty_columns:
    if col not in intersection:
        diff_df[col] = df_A[col]

这里我们创建了一个新DataFrame `diff_df`，只包含那些在`df_A`中但不在`df_B`中的列，并保留其对应值。

3. 检查是否有数据需要转移到`df_C`：

if not diff_df.empty:
    df_C = diff_df
else:
    print("No columns with non-empty values from DataFrame A are missing in DataFrame B.")

最后，如果你想要实际存储`df_C`，你需要创建一个新的DataFrame并将结果赋予它。

举例来说：

# 假设df_A, df_B如下
df_A = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [None, 4], 'c': ['5', np.nan]})
df_B = pd.DataFrame({'b': [4, 5], 'c': [np.nan, '6']})

# 实现上述步骤
...
print(df_C)

执行完上述代码后，`df_C` 将只包含那些在`df_A`中有非空值但`df_B`中没有的行。如果没有这样的列，`df_C`将是空的。