如何在 pandas 中执行反联接或左外联接(获取数据集中所有不在另一行中的所有行)

本文介绍了如何在 pandas 中执行反联接或左外联接(获取数据集中所有不在另一行中的所有行)的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述

我有两个数据集:

df1 = pd.DataFrame(data = {'label1': ['A', 'A', 'B', 'C'], 'label2': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'value': [1,2,3,4]}) df2 = pd.DataFrame(data = {'label1': ['A', 'A', 'D', 'E'], 'label'2': ['a', 'd', 'c','e'], 'value2': [10,12,23,14]})

我想执行一个反联接，以使结果数据帧包含df1的行，而在df2中找不到键[[''label1'，'label2']].

I would like to perform an anti-join so that the resulting data frame contains the rows of df1 where the key [['label1', 'label2']] is not found in df2.

生成的df应该是:

label1 label2 value A b 2 B c 3 C d 4

在使用dplyr的R中，代码为:

In R using dplyr, the code would be:

df3 = anti_join(df1, df2, by = c("label1", "label2"))

感谢您的帮助.

推荐答案

将isin与tuple

df1[~df1[['label1','label2']].apply(tuple,1).isin(df2[['label1','label2']].apply(tuple,1))] Out[140]: label1 label2 value 1 A b 2 2 B c 3 3 C d 4