python pandas dataframe 查找包含特定值的行并返回 bool 值

Question

我想比较两个数据帧 df1 和 df2。 df1 是一个每小时更新一次的数据。 df2 是一个已经存在的数据框。我想附加已更新的特定行。

例如，这里是df1

df1:

其中包含5行信息

和已经存在的df2

df2:

我们可以看出添加了 eric，但 df2 并不代表它。

我可以用 df1 覆盖 df2，但我不应该这样做，因为在写入数据后会有人更新的注释。

所以，我决定通过 id 从 df2 中找到它来删除每一行数据，并使用 for 循环删除它们

在那之后，将只保留 eric 的行，这样我就可以将 eric 附加到 df2。

所以我尝试的是这个

for index, row in df1.iterrows():
    id = row['id']
    if df2.loc[df1['id'].isin(id)] = True:
        df1[df1.id != id)

并返回语法错误....

我走的路对吗？这将是解决此问题的最佳解决方案吗？我应该如何更改代码以实现我的目标？

Answer 1

修复你的代码......

l=[]
for index, row in df1.iterrows():
    id = row['Id']
    if sum(df2['Id'].isin([id]))>0:
        l.append(id)
l
Out[334]: [0, 1, 2, 3, 4] # those are the row you need to remove 

df1.loc[~df1.index.isin(l)]# you remove them by using `~` + .isin 
Out[339]: 
   Id Name
5   5    F
6   6    G

---

通过使用pd.concat

pd.concat([df2,df1[~df1.Id.isin(df2.Id)]],axis=0)
Out[337]: 
   Id Name
0   0    A
1   1    B
2   2    C
3   3    D
4   4    E
5   5    F
6   6    G

---

数据输入

fake = {'Id' : [0,1,2,3,4,5,6],
         'Name' : ['A','B','C','D','E','F','G']}
df1 = pd.DataFrame(fake)

fake = {'Id' : [0,1,2,3,4],
         'Name' : ['A','B','C','D','E']}
df2 = pd.DataFrame(fake)