python - 取两个集合 'A' 和 'B' ，如何在 pandas 中创建一个集合 C= A 减去 B

Question

考虑我有两个集合“A”和“B”，如何在 pandas 中创建一个集合 C= A 减去 B。这里 A 和 B 是数据帧。 A 是一个包含名字和姓氏作为多索引的数据框。 B 以整数作为索引。名字和姓氏是 B 中的列。

我尝试通过 A['index']=A.index 将 A 的多重索引转换为 A 的列，后来尝试合并 B 和 A。但它不起作用。

答:

B:

B 的列(f_Name 和 l_name)是 A 的多重索引。

我想要 A 中 f_name 和 l_name 在 B 中不存在的所有行作为输出。我尝试过以下代码:

A['index']=A.index

my_df=pd.merge(A,B,left_on=['F_name','L_name'],right_index=True,how='left'] 

ans_df=A[~A.index.isin(my_df.index)]

但是 len(and_df) 与 len(A) 相同，这是不正确的。由于B中f_name和l_name很少，所以ans_df的长度应该小于A的长度。

Answer 1

这里是数据框A和B

import pandas as pd
import numpy as np

A
               Age  Gender
F_name  L_name      
Josh    Crammer 25  M
John    Smith   29  M
Mellisa Simpson 32  F
Ahemed  Khan    26  M
Frank   J       25  M
Charles Brown   26  M
William Gibson  26  M

B
    F_name  L_name
0   Josh    Crammer
2   Mellisa Simpson
4   Frank   J
5   Charles Brown
6   William Gibson

我们能做的就是重置 A 的索引并像这样就地创建列。

A.reset_index(level=A.index.names, inplace=True)
A
    F_name  L_name  Age Gender
0   Josh    Crammer 25  M
1   John    Smith   29  M
2   Mellisa Simpson 32  F
3   Ahemed  Khan    26  M
4   Frank   J       25  M
5   Charles Brown   26  M
6   William Gibson  26  M

现在需要做的就是添加一个 not in 条件来获取我们需要的行:

A[~((A.F_name.isin(B.F_name)) & (A.L_name.isin(B.L_name)))]
    F_name  L_name  Age Gender
1   John    Smith   29  M
3   Ahemed  Khan    26  M