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将A列数据帧A中的值与数据帧B中的云B进行匹配,并使用pandas从数据帧A中创建无匹配列表

将A列数据帧A中的值与数据帧B中的列B进行匹配,并使用pandas从数据帧A中创建无匹配列表的步骤如下:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 读取数据帧A和数据帧B:
代码语言:txt
复制
df_a = pd.read_csv('data_frame_a.csv')  # 替换为数据帧A的文件路径
df_b = pd.read_csv('data_frame_b.csv')  # 替换为数据帧B的文件路径
  1. 进行数据匹配:
代码语言:txt
复制
merged_df = pd.merge(df_a, df_b, left_on='A', right_on='B', how='inner')

这将根据A列和B列的值进行匹配,并创建一个新的数据帧merged_df,其中包含匹配成功的行。

  1. 创建无匹配列表:
代码语言:txt
复制
unmatched_list = df_a[~df_a['A'].isin(merged_df['A'])]['A'].tolist()

这将从数据帧A中筛选出A列中不在merged_df中的值,并将其转换为列表unmatched_list。

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df_a = pd.read_csv('data_frame_a.csv')  # 替换为数据帧A的文件路径
df_b = pd.read_csv('data_frame_b.csv')  # 替换为数据帧B的文件路径

merged_df = pd.merge(df_a, df_b, left_on='A', right_on='B', how='inner')
unmatched_list = df_a[~df_a['A'].isin(merged_df['A'])]['A'].tolist()

print(unmatched_list)

注意:上述代码中的"data_frame_a.csv"和"data_frame_b.csv"应替换为实际的数据帧A和数据帧B的文件路径。

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