从dataframe1中删除dataframe2

如果你想从DataFrame `dataframe1` 中删除那些在 `dataframe2` 存在的所有行，你可以使用`pandas`库中的`merge()` 函数来进行交集操作，然后通过逆向操作移除这些行。这里是一个简单的例子：

# 假设dataframe1和dataframe2的列名都是相同的
intersection = pd.merge(dataframe1, dataframe2, how='inner', indicator=True)  # inner表示返回两个表中共有的行

# 将标记了交集的行添加一个新列标识，比如'duplicated'
dataframe1['duplicated'] = intersection['_merge']

# 删除交集部分
dataframe1 = dataframe1[dataframe1['duplicated'] != 'both']

这将保留 `dataframe1` 中那些在 `dataframe2` 中不存在的行。如果只是简单地想删除完全匹配的行，可以直接使用 `drop_duplicates()` 或者 `dataframe1.query('not dataframe2_column_name.isin(dataframe2[dataframe2_column_name])')`，其中`dataframe2_column_name`是你在两个数据框都有的某个列名。

请注意，这里的操作假设两数据帧有相同的列结构并且列名一致。如果不满足，你需要先做相应的调整。

相关问题

从dataframe中删除行

您可以使用`drop()`函数删除DataFrame中的行。例如，如果您要删除名为"John"的行，可以使用以下代码：

df.drop(df[df['name'] == 'John'].index, inplace=True)

其中，`df`是您要操作的DataFrame，`'name'`是您要筛选的列名，`'John'`是您要删除的值。在`drop()`函数中，`index`参数表示要删除的行的索引，`inplace=True`表示在原DataFrame上进行修改。

python从dataframe中删除含0

可以使用 pandas 的 drop() 方法删除包含 0 的行或列。例如，要删除包含 0 的行，可以按照以下方式操作：

import pandas as pd

# 创建一个包含 0 的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 0],
                   'B': [4, 5, 0, 6]})

# 删除包含 0 的行
df = df.drop(df[df.eq(0)].index)

print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
3  0  6

在这个例子中，我们使用了 df.eq(0) 来查找 DataFrame 中所有的 0，然后使用 df.drop() 方法删除包含 0 的行。如果你想要删除包含 0 的列，只需要将 axis 参数设置为 1 即可：

# 删除包含 0 的列
df = df.drop(df.columns[df.eq(0).any()], axis=1)

print(df)

输出：

   A
0  1
1  2
2  3
3  0

在这个例子中，我们使用了 df.eq(0).any() 来查找 DataFrame 中是否存在 0，然后使用 df.columns[] 来获取包含 0 的列名，并将它们删除。