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在 Pandas 中，如何从基于另一个数据框的数据框中删除行？

2024-05-17

我有 2 个数据框，一个名为 USERS，另一个名为 EXCLUDE。他们都有一个名为“电子邮件”的字段。

基本上，我想删除 USERS 中包含 EXCLUDE 中包含电子邮件的每一行。

我该怎么做？


您可以使用boolean indexing http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-indexing和条件与isin http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.isin.html, 布尔值取反Series is by ~:

import pandas as pd

USERS = pd.DataFrame({'email':['[email protected] /cdn-cgi/l/email-protection','[email protected] /cdn-cgi/l/email-protection','[email protected] /cdn-cgi/l/email-protection','[email protected] /cdn-cgi/l/email-protection','[email protected] /cdn-cgi/l/email-protection']})
print (USERS)
     email
0  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection
1  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection
2  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection
3  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection
4  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection

EXCLUDE = pd.DataFrame({'email':['[email protected] /cdn-cgi/l/email-protection','[email protected] /cdn-cgi/l/email-protection']})
print (EXCLUDE)
     email
0  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection
1  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection

print (USERS.email.isin(EXCLUDE.email))
0     True
1    False
2    False
3    False
4     True
Name: email, dtype: bool

print (~USERS.email.isin(EXCLUDE.email))
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
Name: email, dtype: bool

print (USERS[~USERS.email.isin(EXCLUDE.email)])
     email
1  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection
2  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection
3  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection

另一种解决方案是merge http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.merge.html:

df = pd.merge(USERS, EXCLUDE, how='outer', indicator=True)
print (df)
     email     _merge
0  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection       both
1  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection  left_only
2  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection  left_only
3  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection  left_only
4  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection       both

print (df.loc[df._merge == 'left_only', ['email']])
     email
1  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection
2  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection
3  [email protected] /cdn-cgi/l/email-protection
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