python - 数据删除重复数据复杂

Question

import pandas as pd

search = pd.DataFrame({
  "Code": ["BB", "BB", "CC", "CC", "CC", "DD", "DD"],
  "N1": [22, 20, 33, 30, 31, 44, 40]
})

confirmed = pd.DataFrame({'N2': [30, 40, 50]})

嗨，亲爱的，我在学习 Python/pandas 进行数据分析时有一个问题。我上面有两个数据框，我希望在确认的 df 中搜索数据值，如果该值匹配/出现在第一个 df(搜索)中，那么我们保留该值及其对应的“代码”并删除另一个相同的代码值(value)。例如，30在“confirmed”df中，它也出现在“search”数据框中，所以我们保留值30及其代码“CC”，同时删除其他“CC”和值(33, 31) .其他人也一样。

最后，“搜索”数据框应如下所示:

  Code  N1
0   BB  22
1   BB  20
2   CC  30
3   DD  40

作为一个 Python 数据菜鸟，这对我来说是一个相当复杂的问题，所以如果有人有任何想法，请帮忙。万分感谢。

Answer 1

做 transform之后 isin查看

s=search.N1.isin(confirmed.N2)
m=(~s).groupby(search['Code']).transform('all') | s
out=search[m]
out
  Code  N1
0   BB  22
1   BB  20
3   CC  30
6   DD  40