基于索引将单列pandas数据帧转换为3列
的方法是使用pandas的reset_index()函数。该函数可以将索引列转换为普通的数据列，并重新生成默认的整数索引。
下面是完善且全面的答案：
将单列pandas数据帧转换为3列的方法是使用reset_index()函数。该函数可以将索引列转换为普通的数据列，并重新生成默认的整数索引。具体步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建单列数据帧：
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5]}) - 使用
reset_index()函数将索引列转换为数据列：df = df.reset_index() - 重新命名数据列：
df.columns = ['index', 'col1'] - 创建两个新的空列：
df['col2'] = None和df['col3'] = None - 填充新列的值：
df['col2'] = df['col1'] * 2和df['col3'] = df['col1'] * 3
这样，单列数据帧就被转换为了3列数据帧。其中，'col1'列是原始的单列数据，'col2'列是'col1'列的每个元素乘以2的结果，'col3'列是'col1'列的每个元素乘以3的结果。
这种转换方法适用于需要将索引列转换为数据列，并添加额外列的情况。例如，当需要对单列数据进行扩展，添加相关计算结果或其他相关信息时，可以使用该方法。
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我有一个尺寸为21392x1972的Python数据帧。我想要完成的是将数据帧转换为列表列表，这样我的数据帧的第一列是长列表中的第一个列表，数据帧的第二列是具有一个长列表的第二个列表，依此类推。 我尝试使用tolist()将数据帧转换为列表列表。现在发生的情况是，我的数据帧的每一行都变成了长列表中的一个列表。但是，我想要完成的是，数据框的每一列都应该成为长列表中的一个列表。我刚开始使用Pandas和Python，所以在这方面的任何帮助都是非常感谢的。干杯! import pandas as pd
mydataset = pd.read_csv('final_merged_data.c
浏览 21提问于2019-01-18得票数 0
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2回答
我一直在尝试将特定键的值存储到pandas数据帧中，该数据帧来自具有字典列表的另一个数据帧。有人能教我怎么做吗？？ source data frame result data frame
浏览 11提问于2021-02-08得票数 0
我想在现有的数据框中填入另一列。该列将包含字典的值。这些值是令牌列表。到目前为止，它还不起作用，有没有办法将它们添加到数据帧中？
df = pd.read_csv(sys.argv[1], na_values=['no info', '.'], encoding='Cp1252', delimiter=';')
s = pd.DataFrame(dict1).T.reset_index()
print(s)
#result
'''
index 0 1 2
0
浏览 40提问于2019-07-16得票数 1
假设我们有一个Pandas数据帧和一个scikit-learn模型，使用该数据帧进行训练(拟合)。有没有一种方法可以进行逐行预测？用例是使用sklearn模型，使用predict函数填充数据帧中的空值。
我希望使用pandas apply函数(使用axis=1)可以做到这一点，但我一直收到维度错误。
使用Pandas版本'0.22.0‘和sklearn版本'0.19.1’。
简单的例子：
import pandas as pd
from sklearn.cluster import kmeans
data = [[x,y,x*y] for x in range(1,10) f
浏览 3提问于2018-06-09得票数 3
1回答
我注意到了几次单列数据帧(下面的例子)；但在其他大多数情况下，单列数据框架只是一个系列。对于为什么返回一列DF，有什么押韵或理由吗？
示例：
1)当用布尔掩码索引列时，掩码只有一个真值
df = pd.DataFrame([list('abc'), list('def')], columns = ['foo', 'bar', 'tar'])
mask = [False, True, False]
type(df.ix[:,mask])
2)当对只有两列的DataFrame设置索引时，首先：
df = pd.Data
浏览 5提问于2014-09-18得票数 5
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我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧，但是我得到了以下错误； "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上，我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB)，我计划将每个熊猫数据帧转换为dask，然后将它们全部附加到一
浏览 18提问于2019-07-02得票数 2
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4回答
pandas中的多列分解
、、、
pandas factorize函数将序列中的每个唯一值分配给一个从0开始的顺序索引，并计算每个序列条目所属的索引。
我想在多个列上实现pandas.factorize的等价物：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x': [1, 1, 2, 2, 1, 1], 'y':[1, 2, 2, 2, 2, 1]})
pd.factorize(df)[0] # would like [0, 1, 2, 2, 1, 0]
也就是说，我想要确定数据帧的几列中的每个唯一值元组，为每个值分配一个顺序索引，并计算数据帧中的每一行属于哪
浏览 0提问于2013-05-09得票数 12
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我需要将第一行转换为字典，然后删除所有"nan“值。这行得通..。 pd.Series(df.head(1).T.to_dict()[0]).dropna() 或。这一个..。 df.head(1).dropna(axis=1).T.to_dict()[0] 但是，有没有其他方法可以实现这一点呢？数据帧的类型是稀疏的，如果这很重要的话。 type(df)
pandas.core.sparse.frame.SparseDataFrame 我之所以这样问，是因为我不认为它是pythonic式的，我想肯定有一种方法可以做到这一点。
浏览 7提问于2019-08-24得票数 0
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1回答
如何将sklearn缩放器应用于pandas数据帧的所有行。这个问题与相关。如何将sklearn缩放器应用于一行的所有值？
注意:我知道对于特性缩放来说，在列中包含特性和按列缩放特性是很正常的，就像refenced问题中那样。然而，我想使用sklearn标度器来预处理可视化数据，在我的例子中，按行扩展是合理的。
浏览 11提问于2019-11-13得票数 1
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我想将数据帧的索引(行)从float64更改为字符串或unicode。
我以为这能行得通，但显然不行：
#check type
type(df.index)
'pandas.core.index.Float64Index'
#change type to unicode
if not isinstance(df.index, unicode):
df.index = df.index.astype(unicode)
错误消息：
TypeError: Setting <class 'pandas.core.index.Float64Index'&g
浏览 5提问于2016-02-13得票数 71
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6回答
我只是想通过一个整数来访问已命名的pandas列。
您可以使用df.ix[3]按位置选择行。
但是如何按整数选择列呢？
我的数据帧：
df=pandas.DataFrame({'a':np.random.rand(5), 'b':np.random.rand(5)})
浏览 2提问于2013-02-19得票数 133
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1回答
我有两个数据帧，我想将它们合并到一个公共列上。
第一个数据帧是一个名为dfLenders的单列数据帧。列名为lender_ids。
第二个数据帧称为dfLoanLender，有两列。一个是" id“(贷款的id)，另一个是"lender_ids”，它包含贷款的贷款人列表。
请注意，"lender_ids“是两个表中的列名。在lender表中，它是它们的id，每行出现一次。在loanLender表中，它表示进行贷款的所有贷款人的列表。这些in与第一个表中的贷方in相同。
我使用pandas中的以下方法：
dfMerged = pd.merge(dfLenders, dfL
浏览 2提问于2016-04-28得票数 1
我想将pandas数据帧中的每个值转换为以下形式的元组：(col_id, val)，其中col_id是列的整数顺序，val是该位置的值，并以列表的形式输出，该列表忽略其val==0的元组。
示例：
0 1 2 3
document0001 48 0 3 0
document0002 0 4 0 0
输出：
[[(0,48), (2,3)],
[(1,4)]]
我认为我可以使用apply迭代或编写一个自定义函数来生成元组，但必须有更好的方法。
浏览 0提问于2020-08-13得票数 1
我使用了一个数据have (初始索引为0.9999)，并按年份进行了分区：
requests_df = {year : df[df['req_year'] == year] for year in df['req_year'].unique()}
和往常一样，每个子帧保留自己的索引顺序。然后，在尝试对其中一个孤立帧(df_yr = requests_df[2015])进行索引时，我得到了一个非常出乎意料的行为：
for idx in df_year.index:
qty = frame[idx]['qty_tickets']
原因
浏览 1提问于2017-02-21得票数 1
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在我尝试按country列对我的Pandas数据帧进行排序后：
times_data2.reindex_axis(sorted(times_data2['country']), axis=1)
我的数据帧是这样的：
Argetina Argentina .... United States of America ...
NaN Nan .... NaN ....
浏览 2提问于2016-04-29得票数 0
我有以下玩具代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df["foo"] = [1,2,3,4]
df2 = pd.DataFrame()
df2["bar"]=[4,5,6,7]
df = pd.concat([df,df2], ignore_index=True,axis=1)
print(list(df))
输出：[0,1]
预期输出：[foo,bar] (顺序并不重要)
如果我能保证两个数据帧的标题是唯一的，有没有办法在不丢失原始列标题的情况下连接两个数据帧呢？
我想到了遍历这些列，然后
浏览 1提问于2017-04-14得票数 16
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我想要一本'item': [list_of_True_column_labels]字典，看起来像这样：
pre_df = {'item1':['a','b','c'], 'item2':['c','d'], 'item3':['a', 'c', 'd', 'e'], 'item4':['e']}
并将其转换为bool的熊猫数据帧，如下所示：
index
浏览 2提问于2016-12-07得票数 3
1回答
我怎样才能得到Pandas中有NaN值的所有位置。例如,
sample = pd.DataFrame(np.zeros(shape=[5,5]))
sample.iloc[0,0] = np.nan
sample.iloc[2,3] = np.nan
sample.iloc[4,3] = np.nan
是Pandas数据帧，其中诸如(0,0)、(2,3)和(4，3)的位置具有NaN值。因此，我想要一个这样的元组列表
[(0,0),(2,3),(4,3)]
我从哪能买到这个？
问候
浏览 0提问于2017-02-10得票数 0
2回答
我有一个熊猫数据框架，其中我做了一个groupby。groupby结果如下所示： ? 正如你所看到的，这个数据帧有一个多级索引('ga:dimension3'，'ga:data')和一个单列('ga:sessions')。 我希望使用索引的第一级('ga:dimension3')和每个第一级索引值的第一个日期创建一个dataframe： ? 我想不出该怎么做。 感谢您的指导。 提前谢谢。
浏览 10提问于2021-01-18得票数 1
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我有一个数据帧，其中的列名是元组。这样做的原因是，数据帧是基于复杂的Excel电子表格，其中列标题由不同大小的合并单元格组成，因此在MultiIndex中，几乎每一列都有一个或多个级别的nan条目，这使得选择和写入数据变得困难。我在过去多次使用相同的解决方案，没有出现问题，例如，MultiIndex头('SCN', nan, nan, nan, nan)将被转换为元组('SCN',)，然后我们将MultiIndex更改为正常的元组索引。然而，由于奇怪的KeyErrors和TypeErrors，这一次我似乎不能对数据帧做太多事情：
test.columns
Out
浏览 3提问于2021-02-24得票数 1
我有一个.csv文件，可以导入到Python Pandas数据帧中。它开始看起来是这样的：
...then在我运行了一些一次性编码之后，我使用了一个"df.sample(frac=1)“函数来随机化数据帧中的所有行，结果如下所示：
...but现在如何删除添加的第一行？我不希望在我的下一个回归步骤中包含该行。我试过了：
df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
...but所做的就是将第一列按升序排列(1 - X)。
请注意，列没有名称，因此使用".drop“作为列名将不起作用？想法？谢谢！
浏览 22提问于2019-08-01得票数 1
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1回答
我一直在使用Dask Concurrent.futures ，但我在使用(过时的) 时遇到了一些问题。具体地说，使用位置索引将dask数据帧分成测试/训练拆分：
train = dfs[:-1]
test = dfs[-1]
我也尝试过，但都无济于事：
train = dfs.loc[:-1]
test = dfs.loc[-1]
这给了我一个错误：
KeyError Traceback (most recent call last)
/opt/anaconda/lib/python3.5/site-packages/panda
浏览 13提问于2018-02-14得票数 4
我从.xlsx文件中提取数据并将其存储在数据帧中。数据帧称为df，数据帧的大小为(51,3)。51行。3列。列是未命名的，编号为0、1、2。行的索引从0到50。在python中，我将使用什么语法从带有pandas的数据帧中提取数据并将其放入csv？我知道我会使用DataFrame.to_csv("outputFile.csv" )，但是我不确定如何识别特定的数据(行/列对)，所以我可以将它放在csv表中的新位置，而不是旧的excel表。
浏览 1提问于2016-03-09得票数 0
1回答
假设我有一个数据帧：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abcde'))
我想从所有其他列中减去列df.a中的条目。换句话说，我想要得到一个数据帧，它包含以下列为列：
col_b - col_a| col_c - col_a |col_d - col_a
我尝试过df - df.a，但这产生了一些奇怪的结果：
0 1 2 3 a b c d e
0 NaN NaN NaN NaN NaN
浏览 1提问于2013-02-19得票数 5
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我得到了pandas的数据帧，如下所示：enter image description here 根据省份，有多个针对澳大利亚的列，这些列的标题是澳大利亚、澳大利亚1、澳大利亚2等等。美国、英国或加拿大等其他国家也是如此。我希望每个国家都只有一个专栏。例如，我希望有一个名为Australia的列，其中包含每个省份的值的总和，并且我希望避免重复的列名。如何在Python中使用pandas dataframe完成此操作？
浏览 33提问于2020-12-12得票数 2
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4回答
我想将一个列的数据帧与另一个多列的数据帧进行比较，并返回具有最大匹配百分比的列的标题。 我在pandas中找不到任何匹配函数。第一个数据帧第一列： cars
----
swift
maruti
wagonor
hyundai
jeep 第一个数据帧第二列： bikes
-----
RE
Ninja
Bajaj
pulsar 单列数据帧： words
---------
swift
RE
maruti
waganor
hyundai
jeep
bajaj 所需输出： 100% match header - cars
浏览 41提问于2019-06-17得票数 5
1回答
我有一个矢量，它包含50个重新采样数据的数据帧。因此，每个数据框中的所有列名都是一致的，但数值不同。每个数据帧由12行组成。如何找到50个数据帧之间特定列中每行的平均值，并将12个平均值放入一个新的单列数据帧中？
浏览 2提问于2017-10-25得票数 0
1回答
我正在尝试将pandas中的单列以固定的百分比进行混洗。总迭代次数= 30)在每次迭代中使用Sklearn utils shuffle函数。但它不会改变原始数据帧。有没有办法将此操作应用于原始数据帧？或者还有其他方法吗？谢谢。 代码如下： from sklearn.utils import shuffle
for i in range(0, 30, 2):
percent = (i/100) * len(df_task2_train)
shuffle(df_task2_train['class'], n_samples=int(percent))
浏览 23提问于2020-11-10得票数 0
我正在努力将逗号分隔的列表转换为多列(7)数据帧。
print (type(mylist))
<type 'list'>
Print(mylist)
['AN,2__AAS000,26,20150826113000,-283.000,20150826120000,-283.000', 'AN,2__AE000,26,20150826113000,0.000,20150826120000,0.000',.........
下面创建了一个单列的框架：
df = pd.DataFrame(mylist)
我已经检查了P
浏览 0提问于2015-08-26得票数 21
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当从pandas DataFrame (比如df.iloc[:, 0]、df['A']或df.A等)中选择单个列时，生成的向量将自动转换为序列而不是单列DataFrame。但是，我正在编写一些以DataFrame作为输入参数的函数。因此，我更喜欢处理单列DataFrame，而不是系列，这样函数就可以假定df.columns是可访问的。现在，我必须使用像pd.DataFrame(df.iloc[:, 0])这样的东西显式地将该系列转换为DataFrame。这似乎不是最干净的方法。有没有一种更优雅的方式直接从DataFrame索引，这样结果就是单列DataFrame而不是系列？
浏览 4提问于2013-05-28得票数 114
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2回答
我有Dask系列的Dask数据帧。
我想在本系列中建立索引，以获取dask数据帧以供后续工作使用。
但是，使用loc[0]会导致另一个dask系列。使用to_frame也不起作用，因为结果是"Dask系列Dask数据帧的Dask数据帧“。
下面是一个使用Dask系列Pandas数据帧的最小示例(不完全相同，但说明了问题)：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
pdf1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4], 'b': [4,3,2,1]})
pdf2 = pd.Data
浏览 3提问于2020-02-03得票数 1
我想问一下，是否有人知道如何使用多级索引将多个数据帧堆叠成一个单独的数据帧，而不是像我正在做的那样堆叠成一个数据帧列表。谢谢
import glob
import pandas as pd
glist=glob.glob("./path/*.csv")
D=[]
for file in glist:
X=pd.read_csv(file,names=['name1','name2','name3'],index_col = 0, header=0)
D.append(X)
浏览 3提问于2017-08-11得票数 0
1回答
我在一个单列数据帧上使用Pandas滚动窗口工具，该数据帧的索引为日期时间形式。
我想为每个窗口计算该窗口的第一个值和最后一个值之间的差异。当我给一个lambda函数时，我如何引用相对索引？(在下面的括号中)
df2 = df.rolling('3s').apply(...)
浏览 4提问于2018-01-11得票数 4
回答已采纳
我想要将一个矩阵(非常稀疏，有数百万个零和几个其他数字)作为熊猫数据帧保存到.csv文件中，但是数据帧将0保存为0.0 (浮点数而不是整数)，因此文件变得非常大。所以我想将0.0保存为0，以减小输出.csv文件的大小。我正在尝试类似这样的东西： import pandas
table = [[0.88, 4], [0, 0.5]]
pd = pandas.DataFrame(table, columns = ['C1', 'C2'])
pd.to_csv('output.csv', index = False)
pd 并获得输出： C1
浏览 37提问于2020-07-24得票数 0
1回答
我的电脑上安装了Python 3.6.8。我正在对一个公共数据集执行数据分析。Pandas可以正确地读取数据集，但是当我对数据帧进行切片时，我得到切片：‘(TypeError( None，None，None)，slice(None，None，None))’是一个无效的键。我的代码如下：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('netflix_titles.csv')
data[:,:]
我的电脑规格是：
CPU: Intel i5-6200U
RAM: 12.0 GB
操作系统: Windows 10
操作系统版本: 19042.746
浏览 16提问于2021-02-15得票数 0
假设我制作了一个pandas数据帧(我不擅长pandas，这可能效率不高)：
import pandas as pd
colnames = ['a', 'b']
data = pd.DataFrame(columns=colnames)
df_row = ['val1', 'val2']
app = pd.Series(df_row, index=cols)
data = data.append(app, ignore_index=True)
我希望以字符串而不是pandas对象的形式访问val1。
如果我这样做了：
cell =
浏览 2提问于2015-08-25得票数 5
回答已采纳
我在Pandas中创建了以下数据帧'user_char‘：
## Create a new workbook User Char with empty datetime columns to import data from the ledger
user_char = all_users[['createdAt', 'uuid','gasType','role']]
## filter on consumers in the user_char table
user_char = user_char[user_char
浏览 14提问于2018-02-28得票数 0
回答已采纳
在熊猫中，这可以通过column.name来完成。
但是，当它的spark数据帧列时如何做同样的事情呢？
例如，调用程序有一个spark数据帧: spark_df
>>> spark_df.columns
['admit', 'gre', 'gpa', 'rank']
此程序调用我的函数: my_function(spark_df 'rank‘)在my_function中，我需要列的名称，即’rank‘
如果是pandas数据帧，我们可以在my_function内部使用
>>> pand
浏览 1提问于2016-09-28得票数 55
7回答
漂亮的打印熊猫数据帧
、、、
如何将pandas数据帧打印为基于文本的漂亮表格，如下图所示？
+------------+---------+-------------+
| column_one | col_two | column_3 |
+------------+---------+-------------+
| 0 | 0.0001 | ABCD |
| 1 | 1e-005 | ABCD |
| 2 | 1e-006 | long string |
| 3 | 1e-007 | ABCD
浏览 2提问于2013-08-30得票数 178
2回答
以this问题为基础，从以下数据帧开始： import pandas as pd
data = {'key':[111, 112, 113, 114],'other_data':[1, 2, 5, 7]}
df = pd.DataFrame(data) df key other_data
0 111 1
1 112 2
2 113 5
3 114 7 我希望根据字典键映射多个新列，并在数据帧中映射一个指定的列。 d = {
"111": {
浏览 20提问于2021-07-13得票数 0
回答已采纳
我有一个非常大的Pandas数据帧，我想把它保存到磁盘上，以便以后使用。数据帧仅包含字符串数据。
然而，无论我使用哪种格式，保存过程都会导致我的Google Colab环境崩溃，因为除了CSV之外，所有可用的RAM都会用完，CSV甚至在5小时后都不会完成。
但这也破坏了环境。
有没有办法把一个大的文本熊猫数据帧保存到磁盘上？
我尝试过to_json、to_feather、to_parquet、to_pickle，它们都会使环境崩溃。
我还通过使用以下命令尝试了to_sql
from sqlalchemy import create_engine
engine = sqlalchemy.crea
浏览 2提问于2019-05-29得票数 2
1回答
我目前有一个很大的2-d pandas时间序列值(1年或更长时间)的数据帧，我想将其重新映射到3-d xarray。pandas数据帧具有对应于另一个引用数据帧中的(经度，经度)坐标的column_id。
在xarray中有什么固有的功能可以实现这一点吗？
浏览 25提问于2019-07-31得票数 0
1回答
我想将XML文件中的数据解析为多索引pandas数据帧。我的XML文件如下所示：
<?xml version="1.0"?>
<catalog>
<book name="Documents/Books/German">
<author>Kerstin Gier</author>
<title>Rubinrot</title>
</book>
<book name="Documents/Articles/Engli
浏览 11提问于2019-03-27得票数 2
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1回答
我正在尝试从两个源数据帧中获取新的数据帧。第一个将包含数据，第二个将只包含True或False。两者具有相同的列名、相同的列数和相同的行数。
import pandas as pd
data1 = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df1 = pd.DataFrame(data1,columns=['Name','Age'])
data2 = [[True,False],[False,True],[False,False]]
df2 = pd.DataFrame(dat
浏览 0提问于2019-10-31得票数 1
1回答
Pandas优化
、、
我写了一个函数来处理pandas的数据。使用我的函数的%prun的分析日志张贴在底部(只有几行)。我想优化我的代码，因为我需要调用这个我写了超过4000次的函数。运行此函数一次需要37.7s。
似乎最耗时的部分是numpy.ndarray的nonzero。因为我几乎所有的操作都是基于pandas的，所以我想知道pandas中的哪个函数严重依赖于这种方法？
我的操作主要包括使用df.ix[]的基于datetimeindex的数据帧切片和使用pandas.merge()的数据帧合并。
我知道不发布实际的脚本很难判断，但是脚本太长了，没有意义，而且大多数操作都是临时的，所以我不能把它重写成小脚本在这
浏览 2提问于2014-06-24得票数 0
我使用python和pandas调用带有元组Time、Name、Good、Bad的Excel数据。 我想将数据帧重新处理为满足特定条件的另一个数据帧。 具体地说，我想打印出一个数据帧，它存储了整个时间内每个名称的好数据和坏数据的总和。 请帮助我谁知道蟒蛇，熊猫。 enter image description here
浏览 23提问于2020-04-29得票数 1
回答已采纳
我有一堆14784个文本文档，我正在尝试对它们进行矢量化，这样我就可以运行一些分析。我使用sklearn中的CountVectorizer将文档转换为特征向量。我这样做是通过调用：
vectorizer = CountVectorizer
features = vectorizer.fit_transform(examples)
其中examples是所有文本文档的数组
现在，我正在尝试使用其他功能。为此，我将这些特性存储在一个pandas数据帧中。目前，我的pandas数据帧(不插入文本特征)具有形状(14784, 5)。我的特征向量的形状是(14784, 21343)。
将矢量化的特征插入
浏览 0提问于2016-11-02得票数 14
我想从可变长度的列表中创建一个单行pandas-DataFrame：
data = [x1, x2, x3, ...]，其中xis是整数。
我尝试过使用df=pd.DataFrame(data)，但我得到的数据帧是单列多行的，而不是一行多列的。
浏览 2提问于2020-12-02得票数 0
我想根据列的子集找出两个数据帧( df1中的元素，而不是df2中的元素)之间的区别。这两个数据帧具有相同的模式。
假设df1包含
col1 col2 col3 col4
A B C D
A C D D
和df2包含
col1 col2 col3 col4
A D D D
A B D D
我想要df1中的项，在df2中没有col1和col2匹配的项。因此，在本例中，预期输出将仅为df1的第2行。
A C D D
我尝试过isin的不同变体，但我正在努力寻找任何有效的变体。我尝试过，但它只适用于单列。
浏览 0提问于2014-04-11得票数 1
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