从另一个数据帧的w.r.t列中删除元素

Question

我有一个数据框架，比如具有多级索引的df1：

       A     B     C      D
 0  0    0     1     2      3
         4     5     6      7
 1  2    8     9     10     11
    3    2     3     4      5

我还有另一个数据框架，在df2中有两个公共列，也有多级索引。

          X     B     C      Y
 0   0    0     0     7      3
     1    4     5     6      7
 1   2    8     2     3     11
     3    2     3     4      5

我需要从df1中删除列B和C的值与df2中的值相同的行，因此我应该得到如下内容：

       A     B     C      D
  0  0    0     1     2      3
  0  2    8     9     10     11

我试图通过获取公共元素的索引，然后通过列表删除它们，但是它们都是混乱的，并且是多层次的。

Answer 1

您可以使用pandas.dataframe.iloc、numpy.where和或在一个班轮中这样做：(我认为这是最简单的方法)。

df1 = df1.iloc[np.where(np.logical_or(df1['B']!=df2['B'],df1['C']!=df2['C']))]

当然，别忘了：

import numpy as np

产出：

     A  B   C   D
0 0  0  1   2   3
1 2  8  9  10  11

希望这能帮上忙。如果有任何问题或意见，请随时评论。

Answer 2

可以将MultiIndexes从B和C列中提取出来，然后调用索引的isin方法：

idx1 = pd.MultiIndex.from_arrays([df1['B'],df1['C']])
idx2 = pd.MultiIndex.from_arrays([df2['B'],df2['C']])
mask = idx1.isin(idx2)
result = df1.loc[~mask]

例如,

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 4, 8, 2], 'B': [1, 5, 9, 3], 'C': [2, 6, 10, 4], 'D': [3, 7, 11, 5], 'P': [0, 0, 1, 1], 'Q': [0, 0, 2, 3]})
df1 = df1.set_index(list('PQ'))
df1.index.names = [None,None]


df2 = pd.DataFrame({'B': [0, 5, 2, 3], 'C': [7, 6, 3, 4], 'P': [0, 0, 1, 1], 'Q': [0, 1, 2, 3], 'X': [0, 4, 8, 2], 'Y': [3, 7, 11, 5]})
df2 = df2.set_index(list('PQ'))
df2.index.names = [None,None]

idx1 = pd.MultiIndex.from_arrays([df1['B'],df1['C']])
idx2 = pd.MultiIndex.from_arrays([df2['B'],df2['C']])
mask = idx1.isin(idx2)
result = df1.loc[~mask]
print(result)

收益率

     A  B   C   D
0 0  0  1   2   3
1 2  8  9  10  11