将pandas dataframe设置为不在其他dataframe中的值

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要有两个dataframe，一个是要设置值的目标dataframe，另一个是包含其他值的参考dataframe。
2. 使用pandas的isin()函数，可以判断目标dataframe中的每个元素是否在参考dataframe中存在。该函数返回一个布尔类型的dataframe，其中True表示目标元素在参考dataframe中存在，False表示目标元素在参考dataframe中不存在。
3. 使用布尔索引，可以根据isin()函数的结果，将目标dataframe中对应位置的元素设置为我们想要的值。可以使用loc函数来实现。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建目标dataframe
df_target = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 创建参考dataframe
df_reference = pd.DataFrame({'A': [2, 4, 6, 8, 10], 'B': [12, 14, 16, 18, 20]})

# 使用isin()函数判断目标dataframe中的元素是否在参考dataframe中存在
isin_result = df_target.isin(df_reference)

# 使用布尔索引将目标dataframe中不在参考dataframe中的元素设置为新值
df_target.loc[~isin_result] = -1

print(df_target)

输出结果如下：

   A   B
0  1  -1
1 -1  -1
2  3  -1
3 -1  -1
4  5  -1

在这个示例中，我们将目标dataframe中不在参考dataframe中的元素设置为-1。你可以根据实际需求设置不同的值。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库（TencentDB），提供了多种数据库产品，包括关系型数据库、NoSQL数据库等，可以满足不同场景下的数据存储需求。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云数据库官方文档：腾讯云数据库。