具有本地化日期时间索引的Dataframe :删除每一行，但删除存在于另一数据帧中的行

具有本地化日期时间索引的Dataframe是指使用本地时区的日期时间作为索引的数据框架。本地化日期时间索引可以帮助我们进行时间序列数据的分析和处理。

删除每一行，但删除存在于另一数据帧中的行可以通过以下步骤实现：

首先，我们需要将两个数据帧进行合并，以便比较它们的行。
使用合适的方法将两个数据帧合并成一个新的数据帧，例如使用concat()函数或merge()函数。
确定要删除的行在新数据帧中的索引位置。
使用drop()函数删除这些行。
最后，得到的数据帧就是删除了存在于另一数据帧中的行的结果。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建第一个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                   '数值': [1, 2, 3]})
df1['日期'] = pd.to_datetime(df1['日期'])  # 将日期列转换为日期时间类型，并设置为索引
df1.set_index('日期', inplace=True)

# 创建第二个数据帧
df2 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-02'],
                   '数值': [2]})
df2['日期'] = pd.to_datetime(df2['日期'])  # 将日期列转换为日期时间类型，并设置为索引
df2.set_index('日期', inplace=True)

# 合并两个数据帧
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 确定要删除的行在新数据帧中的索引位置
to_drop = merged_df.index.isin(df2.index)

# 删除存在于另一数据帧中的行
result_df = merged_df[~to_drop]

print(result_df)

这段代码中，我们首先创建了两个数据帧df1和df2，然后将它们的日期列转换为日期时间类型，并设置为索引。接下来，使用concat()函数将两个数据帧合并成一个新的数据帧merged_df。然后，使用isin()函数确定要删除的行在新数据帧中的索引位置，并使用~操作符取反。最后，通过索引操作符[]筛选出需要保留的行，得到的result_df就是删除了存在于另一数据帧中的行的结果。

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