python - Pandas SQL 中 EXCEPT 子句的类似物是什么？

Question

我有一个样本 pandas 数据框 df:

        col1    col2    col3    col4
      0   a      1.0    2.0      3
      1   b      NaN    NaN      6
      2   c      NaN    8.0      9
      3   d      NaN    11.0    12
      4   e     13.0    14.0    15
      5   f     17.0    18.0    19
      6   g     21.0    22.0    23

还有第二个 df1:

        col1    col2    col3    col4
      0  a      1.0     2.0      3
      4  e     13.0    14.0     15
      5  f     17.0    18.0     19
      6  g     21.0    22.0     23

我想得到 df 中不与 df1 重叠的子集。实际上，我正在寻找 SQL 中 EXCEPT 操作数的等价物。

我使用了 subtract() 函数——但这显然是错误的，因为 subtract 执行逐元素数值减法。所以我收到一条错误消息:

       TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

所以问题是:SQL for Pandas 中的 EXCEPT 等价于什么？

Answer 1

我想你需要set_index首先是所有字符串列:

df2 = df.set_index('col1').subtract(df1.set_index('col1'), axis='columns')
print (df2)
      col2  col3  col4
col1                  
a      0.0   0.0   0.0
b      NaN   NaN   NaN
c      NaN   NaN   NaN
d      NaN   NaN   NaN
e      0.0   0.0   0.0
f      0.0   0.0   0.0
g      0.0   0.0   0.0

或者:

df2 = df.set_index('col1').subtract(df1.set_index('col1'), axis='columns', fill_value=0)
print (df2)
      col2  col3  col4
col1                  
a      0.0   0.0   0.0
b      NaN   NaN   6.0
c      NaN   8.0   9.0
d      NaN  11.0  12.0
e      0.0   0.0   0.0
f      0.0   0.0   0.0
g      0.0   0.0   0.0

通过编辑问题进行编辑:

print (df.isin(df1))
    col1   col2   col3   col4
0   True   True   True   True
1  False  False  False  False
2  False  False  False  False
3  False  False  False  False
4   True   True   True   True
5   True   True   True   True
6   True   True   True   True

print (df.isin(df1).all(axis=1))
0     True
1    False
2    False
3    False
4     True
5     True
6     True
dtype: bool

print (~df.isin(df1).all(axis=1))
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
5    False
6    False
dtype: bool

print (df[~(df.isin(df1).all(axis=1))])
  col1  col2  col3  col4
1    b   NaN   NaN     6
2    c   NaN   8.0     9
3    d   NaN  11.0    12