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：

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。

相关问题

去除pandas中df里数据的空格

可以使用 `strip()` 方法去除 pandas DataFrame 中所有数据的空格，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含空格的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [' foo', ' bar ', 'baz ']})

# 使用 strip() 方法去除空格
df = df.apply(lambda x: x.str.strip())

print(df)

输出结果为：

     A
0  foo
1  bar
2  baz

其中，`apply()` 方法可以将函数应用于整个 DataFrame 或选定部分。`lambda` 表达式可以将 `strip()` 方法应用于每个元素。

pandas将df赋值到另一个df_Pandas条件筛选并赋值实用操作一例

假设你有一个名为`df`的Pandas数据框，你想根据某些条件筛选数据，然后将结果赋值给另一个数据框`df_filtered`，那么可以使用以下代码：

df_filtered = df[df['column_name'] == 'value']

其中，`column_name`是你想要筛选的列的名称，`value`是你希望数据框中该列的值等于的值。这行代码将返回一个新的数据框，其中只包含符合条件的行。将该新数据框赋值给`df_filtered`即可。

例如，假设你有一个名为`sales`的数据框，其中包含产品名称、销售数量和销售日期等信息。你想筛选出所有销售数量大于100的行，并将结果赋值给一个新的数据框`high_sales`，则可以使用以下代码：

high_sales = sales[sales['sales_quantity'] > 100]

这行代码将返回一个新的数据框`high_sales`，其中只包含销售数量大于100的行。