求助 有pands怎么把一列对照另一列进行筛选
比如excel里面有第一列商品名称
A
B
C
D
然后又有另外一个表的一列
商品名称
A
D
怎么把第一列的元素对照第二列里面出现了的元素进行删除
然后可以变成
商品名称
B
C 用pandas怎么把一列对照另一列进行删除
对 pandas 研究不深,你可以试试这样
参考代码:
import pandas as pd
excel1 = {'商品列表':['A','B','C','D']}
df1 = pd.DataFrame(excel1)
excel2 = {'商品列表':['A','D']}
df2 = pd.DataFrame(excel2)
temp = list(df1['商品列表'].values)
index = if i in temp]
df1 = df1.drop(index)
print(df1)
你把代码里面创建的两个 df1、df2 改成读取 excel 文件
本帖最后由 阿奇_o 于 2021-5-20 21:54 编辑
暂时想到两种方法,
方法一,pd.merge() (较常用、通用)
df1 = pd.read_excel('testing.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('testing.xlsx', sheet_name='Sheet2')
dfc = pd.merge(df1, df2, how='outer',on='商品名称', indicator=True)
result = dfc=='left_only']['商品名称']
print(result)
方法二,利用set集合的差集运算(单列转为集合,再求差集)
df_s = pd.DataFrame(set(df1['商品名称']).difference(set(df2['商品名称'])))
df_s.columns = ['商品名称']#重命名列名
print(df_s)
ps:
df本来就有不少过滤方法,那这里能不能也“过滤出”差集的效果呢,吃饱后找了找,果然有:
cname='商品名称'
df_i = df1[ ~ df1.isin(df2) ]
In : df_i
Out:
1 B
2 C
Name: 商品名称, dtype: object 最近正在学pandas和numpy,参考差值/去重有下面两个方法
import pandas as pd
excel1 = {'商品列表':['A','B','C','D'],'数量':}
df1 = pd.DataFrame(excel1)
excel2 = {'商品列表':['A','D'],'数量':}
df2 = pd.DataFrame(excel2)
df3 = df1.append(df2)
df3 = df3.drop_duplicates(subset=['商品列表','数量'],keep=False)
print(df3)
df4 = pd.concat().drop_duplicates(keep=False)
print(df4)
阿奇_o 发表于 2021-5-20 21:22
暂时想到两种方法,
方法一,pd.merge() (较常用、通用)
4楼这答案犀利
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