求助 有pands怎么把一列对照另一列进行筛选

l1292409948

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

l1292409948

用pandas怎么把一列对照另一列进行删除

Twilight6

对 pandas 研究不深，你可以试试这样

参考代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. excel1 = {'商品列表':['A','B','C','D']}
   
4. df1 = pd.DataFrame(excel1)
   
5. 
   
6. excel2 = {'商品列表':['A','D']}
   
7. df2 = pd.DataFrame(excel2)
   
8. 
   
9. temp = list(df1['商品列表'].values)
   
10. index = [temp.index(i) for i in df2['商品列表'] if i in temp]
    
11. 
    
12. df1 = df1.drop(index)
    
13. print(df1)

复制代码

你把代码里面创建的两个 df1、df2 改成读取 excel 文件

阿奇_o

暂时想到两种方法，
方法一，pd.merge() （较常用、通用）

1. df1 = pd.read_excel('testing.xlsx', sheet_name='Sheet1')
   
2. df2 = pd.read_excel('testing.xlsx', sheet_name='Sheet2')
   
3. 
   
4. 
   
5. dfc = pd.merge(df1, df2, how='outer',on='商品名称', indicator=True)
   
6. result = dfc[dfc['_merge']=='left_only']['商品名称']
   
7. print(result)

复制代码

方法二，利用set集合的差集运算（单列转为集合，再求差集）

1. df_s = pd.DataFrame(set(df1['商品名称']).difference(set(df2['商品名称'])))
   
2. df_s.columns = ['商品名称']  #重命名列名
   
3. print(df_s)

复制代码

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：

1. cname='商品名称'
   
2. df_i = df1[cname][ ~ df1[cname].isin(df2[cname]) ]
   
3. 
   
4. In [56]: df_i
   
5. Out[56]:
   
6. 1    B
   
7. 2    C
   
8. Name: 商品名称, dtype: object

复制代码

magicorm

最近正在学pandas和numpy，参考差值/去重有下面两个方法

1. import pandas as pd
   
2. excel1 = {'商品列表':['A','B','C','D'],'数量':[1,2,3,4]}
   
3. df1 = pd.DataFrame(excel1)
   
4. excel2 = {'商品列表':['A','D'],'数量':[1,4]}
   
5. df2 = pd.DataFrame(excel2)
   
6. 
   
7. df3 = df1.append(df2)
   
8. df3 = df3.drop_duplicates(subset=['商品列表','数量'],keep=False)
   
9. print(df3)
   
10. 
    
11. df4 = pd.concat([df1,df2,df2]).drop_duplicates(keep=False)
    
12. print(df4)
    

复制代码

rsj0315

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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