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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
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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
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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
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   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

数据帧df2:

代码语言:txt
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   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:

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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
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   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。

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