首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

合并一个pandas数据帧到另一个,并从第二个数据帧中删除存在于第一个数据帧中的值

要合并一个pandas数据帧到另一个,并从第二个数据帧中删除存在于第一个数据帧中的值,你可以使用pandas库中的merge()函数和drop()函数。

首先,我们需要导入pandas库:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

接下来,我们创建两个数据帧df1和df2作为示例:

代码语言:txt
复制
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7]})

数据帧df1:

代码语言:txt
复制
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

数据帧df2:

代码语言:txt
复制
   A  B
0  2  5
1  3  6
2  4  7

要将df2合并到df1中,并删除df2中存在于df1中的值,可以使用merge()函数和drop()函数:

代码语言:txt
复制
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='left', indicator=True)
merged_df = merged_df.loc[merged_df['_merge'] == 'left_only']
merged_df = merged_df.drop('_merge', axis=1)

这里的how参数指定了合并的方式,'left'表示按照df1的键进行左连接。'_merge'列指示了每个行是如何合并的,'left_only'表示该行只存在于df1中。

最后,merged_df就是合并后的结果,其中删除了df2中存在于df1中的值:

代码语言:txt
复制
   A  B
0  1  4

这样,我们将一个数据帧合并到另一个数据帧,并从第二个数据帧中删除存在于第一个数据帧中的值。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何在 Pandas 创建一个数据并向其附加行和列?

Pandas一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入pandas数据。...在本教程,我们将学习如何创建一个数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。concat 方法第一个参数是要与列名连接数据列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个数据

24730

直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

操作数据可能很快会成为一项复杂任务,因此在Pandas八种技术均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...作为另一个示例,当级别设置为0(第一个索引级别)时,其中将成为列,而随后索引级别(第二个索引级别)将成为转换后DataFrame索引。 ?...默认情况下,合并功能执行内部联接:如果每个DataFrame键名均未列在另一个,则该键不包含在合并DataFrame。...记住:合并数据就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下,每一列都是高速公路上一条车道。为了合并,它们必须水平合并。...“inner”:仅包含元件键是存在于两个数据键(交集)。默认合并。 记住:如果您使用过SQL,则单词“ join”应立即与按列添加相联系。

13.3K20
  • Python探索性数据分析,这样才容易掌握

    我们这份数据第一个问题是 ACT 2017 和 ACT 2018 数据维度不一致。让我们使用( .head() )来更好地查看数据,通过 Pandas 库展示了每一列前五行,前五个标签。...我方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同数据获取一列,临时存储这些,并显示仅出现在其中一个数据集中任何。...要更仔细地查看这些,可以使用 .value_counts() 函数: ? 看起来我们罪魁祸首是数据一个 “x” 字符,很可能是在将数据输入原始文件时输入错误造成。...更强关系由热图中表示,更接近于负值或正值。较弱关系由接近于零表示。正相关变量,即零和正相关,表示一个变量随着另一个变量增加而增加。...负相关变量,负1和0之间相关性表示一个变量随着另一个变量增加而减少。

    5K30

    精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

    由于它是 CSV 文件,因此我们正在使用 Pandas read_csv方法。 我们将文件名(以逗号作为分隔符)传递给read_csv方法,并从数据创建一个数据,我们将其命名为data。...重命名和删除 Pandas 数据列 处理和转换日期和时间数据 处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据 将多个数据合并并连接成一个 使用 inplace...第一个参数是需要删除名称; 第二个参数是axis。 此参数告诉drop方法是否应该删除行或列,并将inplace设置为True,这告诉该方法将其从原始数据本身删除。...通过将how参数传递为outer来完成完整外部合并: 现在,即使对于没有并标记为NaN列,它也包含所有行,而不管它们是否存在于一个另一个数据集中,或存在于两个数据集中。...我们看到了如何处理 Pandas 缺失。 我们探索了 Pandas 数据索引,以及重命名和删除 Pandas 数据列。 我们学习了如何处理和转换日期和时间数据

    28.1K10

    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

    第一个单元格,我们将输入一些代码,在第二个单元格,我们可以输入依赖于第一个单元格代码代码。 注意当我们尝试在第一个单元格执行代码之前在第二个单元格执行代码时会发生什么。...为了使第二个单元正常工作,我们需要运行第一个单元。 然后,当我们运行第二个单元格时,我们将获得预期输出。 现在假设我们要更改此单元格代码。...我们要做是创建一个列表,该列表与我们要捕获对象每个元素第一个坐标相对应,然后为第二个坐标提供一个列表。...8837-9e70331b95a0.png)] 第一个数组第一个 0 表示第一个坐标为零,第二个数组第一个 0 表示第二个坐标为零,这由这两个数组列出顺序指定。...它们为索引带来了额外结构,并以MultiIndex类对象形式存在于 Pandas ,但它们仍然是可以分配给序列或数据索引。

    5.3K30

    Python 数据科学入门教程:Pandas

    在本教程,我们将开始讨论 Pandas IO 即输入/输出,并从一个实际用例开始。为了得到充分实践,一个非常有用网站是 Quandl。 Quandl 包含大量免费和付费数据源。...一个是列表索引,它返回一个数据另一个数据一列。 接下来,我们注意第零列第一项是abbreviation,我们不想要它。...在这里,我们已经介绍了 Pandas 连接(concat)和附加数据。 接下来,我们将讨论如何连接(join)和合并数据。...all需要该行所有数据为NaN,才能将其删除。 你也可以选择any,然后设置一个阈值。 该阈值将要求存在许多非na,才能接受该行。 更多信息,请参阅dropnaPandas文档。...在#3行,我们根本没有 10 个以前数据点。 因此会形成NaN数据。 你可以把它留在那里,或者用前面的教程dropna()来删除它。 另一个有趣是滚动标准差。

    9K10

    介绍一种更优雅数据预处理方法!

    NaN 表示缺失,id 列包含重复,B 列 112 似乎是一个异常值。...第二个函数是帮助我们删除重复 def drop_duplicates(df, column_name): df = df.drop_duplicates(subset=column_name)...return df 调用 Pandas 内置 drop duplicates 函数,它可以消除给定列重复。...: 需要一个数据和一列列表 对于列表每一列,它计算平均值和标准偏差 计算标准差,并使用下限平均值 删除下限和上限定义范围之外 与前面的函数一样,你可以选择自己检测异常值方法。...这里需要提到一点是,管道一些函数修改了原始数据。因此,使用上述管道也将更新df。 解决此问题一个方法是在管道中使用原始数据副本。

    2.2K30

    Python入门之数据处理——12种有用Pandas技巧

    由此我们得到了需要结果。 注:第二个输出中使用了head()函数,因为结果包含很多行。 # 3–填补缺失 ‘fillna()’可以一次性解决:以整列平均数或众数或中位数来替换缺失。...我们通常默认使用第一个: ? ? 现在,我们可以填补缺失并用# 2提到方法来检查。 #填补缺失并再次检查缺失以确认 ? ?...# 7–合并数据 当我们需要对不同来源信息进行合并时,合并数据变得很重要。假设对于不同物业类型,有不同房屋均价(INR/平方米)。让我们定义这样一个数据: ? ?...现在,我们可以将原始数据和这些信息合并: ? ? 透视表验证了成功合并操作。请注意,“value”在这里是无关紧要,因为在这里我们只简单计数。...在这里,我定义了一个通用函数,以字典方式输入,使用Pandas“replace”函数来重新对进行编码。 ? ? 编码前后计数不变,证明编码成功。。

    5K50

    python数据分析——数据选择和运算

    此外,Pandas库也提供了丰富数据处理和运算功能,如数据合并数据转换、数据重塑等,使得数据运算更加灵活多样。 除了基本数值运算外,数据分析还经常涉及统计运算和机器学习算法应用。...正整数用于从数组开头开始索引元素(索引从0开始),而负整数用于从数组结尾开始索引元素,其中最后一个元素索引是-1,第二个到最后一个元素索引是-2,以此类推。...1.使用merge()方法合并数据Pandas提供了一个函数merge,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作入口点。...= False ) join()方法参数详解 参数 描述 Self 表示是join必须发生在同一数据上 Other 提到需要连接另一个数据 On 指定必须在其上进行连接键...: 四、数据运算 pandas具有大量数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大、最小、中位数、众数、方差、标准差等。

    15810

    Pandas 秘籍:1~5

    引用对象常用方法是在包名称后加上对象类型名称。 在这种情况下,我们将这些列称为 Pandas Index对象。 内置subclass函数检查第一个参数是否从第二个参数继承。...insert方法将新列整数位置作为第一个参数,将新列名称作为第二个参数,并将作为第三个参数。 您将需要使用索引get_loc方法来查找列名称整数位置。...步骤 3 通过链接另一个sort_values可以复制nsmallest,并且只需取前五个即可完成查询。head方法显示行。 查看步骤 1 第一个数据输出,并将其与步骤 3 输出进行比较。...它指代直接在序列或数据之后括号[]。 例如,给定一个s序列,您可以通过以下方式选择数据:s[item]和s.loc[item]。 第一个使用索引运算符。 第二个使用.loc索引器。...mask方法第一个参数是条件,该条件通常是布尔级数,例如criteria。 因为mask方法是从数据调用,所以条件为False每一行所有都将变为丢失。

    37.4K10

    Python pandas十分钟教程

    包括如何导入数据集以及浏览,选择,清理,索引,合并和导出数据等常用操作函数使用,这是一个很好快速入门指南,如果你已经学习过pandas,那么这将是一个不错复习。...也就是说,500意味着在调用数据时最多可以显示500列。 默认仅为50。此外,如果想要扩展输显示行数。...数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去坎,通常我们收集数据都是不完整,缺失、异常值等等都是需要我们处理Pandas给我们提供了多个数据清洗函数。...Concat适用于堆叠多个数据行。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您数据之间有公共列时,合并适用于组合数据

    9.8K50

    Pandas 秘籍:6~11

    在第 4 步第 6 步已将它们删除。select_dtypes对于具有许多列非常宽数据极为有用。 在步骤 7 ,idxmax遍历所有列以找到每个列最大索引。 它将结果作为序列输出。...第 2 步创建一个函数,该函数从其所有减去传递序列第一个,然后将该结果除以第一个。 这将计算相对于第一个百分比损失(或收益)。 在第 3 步,我们在一个月内对一个人测试了此函数。...让我们从原始names数据开始,并尝试追加一行。append第一个参数必须是另一个数据,序列,字典或它们列表,但不能是步骤 2 列表。...不幸是,如第 10 步所示,在合并数据时复制或删除数据非常容易。在合并数据后花一些时间进行健全性检查至关重要。...可以传递groupby任意数量自定义函数列表,如步骤 5 所示。这里,第一个函数使用日期时间索引round方法将每个四舍五入最接近第二小时。 第二个函数检索年份。

    34K10

    panda python_12个很棒Pandas和NumPy函数,让分析事半功倍

    参考链接: Python | 使用Panda合并,联接和连接DataFrame 本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)  大家都知道Pandas和NumPy函数很棒,它们在日常分析起着重要作用...Pandas  Pandas一个Python软件包,提供快速、灵活和富有表现力数据结构,旨在使处理结构化(表格,多维,潜在异构)数据和时间序列数据既简单又直观。  ...以下是Pandas优势:  轻松处理浮点数据和非浮点数据缺失数据(表示为NaN)  大小可变性:可以从DataFrame和更高维对象插入和删除列  自动和显式数据对齐:在计算,可以将对象显式对齐一组标签...,或者用户可以直接忽略标签,并让Series,DataFrame等自动对齐数据  强大灵活分组功能,可对数据集执行拆分-应用-合并操作,以汇总和转换数据  轻松将其他Python和NumPy数据结构不规则...将数据分配给另一个数据时,在另一个数据中进行更改,其也会进行同步更改。为了避免出现上述问题,可以使用copy()函数。

    5.1K00

    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    大型数据基于智能标签切片,花式索引和子集 可以从数据结构插入和删除列,以实现大小调整 使用强大数据分组工具聚合或转换数据,来对数据集执行拆分应用合并 数据高性能合并和连接 分层索引有助于在低维数据结构中表示高维数据...第一个是索引,第二个是Series数据。 输出每一行代表索引标签(在第一列),然后代表与该标签关联。...以下代码创建第二个Series并计算两者之间温度差: 对两个非标量值Series对象进行算术运算(+,-,/,*,…)结果将返回另一个Series对象。...一种常见情况是,一个Series具有整数类型标签,另一个是字符串,但是基本含义是相同(从远程源获取数据时,这很常见)。...以下代码演示了附加两个从sp500数据中提取DataFrame对象。 第一个DataFrame由行(按位置)0,1和2组成,第二个DataFrame由行(按位置)10,11和2组成。

    8.2K10

    合并多个Excel文件,Python相当轻松

    我可以使用VLOOKUP查找每个“保险ID”,并将所有数据字段合并一个电子表格!...这里,df_1称为左数据框架,df_2称为右数据框架,将df_2与df_1合并基本上意味着我们将两个数据框架所有数据合并在一起,使用一个公共唯一键匹配df_2df_1每条记录。...注意,在第一个Excel文件,“保险ID”列包含保险编号,而在第二个Excel文件,“ID”列包含保险编号,因此我们必须指定,对于左侧数据框架(df_1),希望使用“保险ID”列作为唯一键;而对于右侧数据框架...图6:合并数据框架,共21行和8列 第二次合并 我们获取第一次合并操作结果,然后与另一个df_3合并。...图7 关于最终组合数据框架一些有趣观察结果: “保险ID”(来自df_1)和“ID”(来自df_2)都被带到了数据框架,我们必须删除一个来清理数据

    3.8K20

    使用通用单变量选择特征选择提高Kaggle分数

    Numpy 用于计算代数公式,pandas 用于创建数据并对其进行操作,os 进入操作系统以检索程序中使用文件,sklearn 包含大量机器学习函数,matplotlib 和 seaborn 将数据点转换为...然后我从训练数据中将其删除:- 此时,train和test大小相同,所以我添加了testtrain,并把他们合并一个df: 然后我从combi删除了id列,因为它不需要执行预测: 现在我通过将每个数据点转换为...01之间来规范化数据,因为这将更容易让模型做出预测:- 当combi经过预处理后,定义自变量和因变量,分别为X和y。...y变量由之前定义目标组成。X变量由combi数据数据长度train组成。...函数将数据集分割为训练集和验证集:- 现在是选择模型时候了,在这个例子,我决定使用sklearn线性回归进行第一个尝试,训练和拟合数据这个模型:- 然后在验证集上预测:- 一旦对验证集进行了预测

    1.2K30
    领券