Pandas: 다른 dataframe에 없는 행 가져오기

다음 기본 구문을 사용하여 다른 DataFrame에 없는 Pandas DataFrame에서 행을 가져올 수 있습니다.

 #merge two DataFrames and create indicator column
df_all = df1. merge ( df2.drop_duplicates (), on=[' col1 ',' col2 '],
                   how=' left ', indicator= True )

#create DataFrame with rows that exist in first DataFrame only
df1_only = df_all[df_all[' _merge '] == ' left_only ']

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: 다른 DataFrame에 없는 Pandas DataFrame의 행 가져오기

다음 두 개의 팬더 DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 import pandas as pd

#create first DataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 
                    ' points ': [12, 15, 22, 29, 24]}) 

print (df1)

  team points
0 to 12
1 B 15
2 C 22
3 D 29
4 E 24

#create second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'D', 'F', 'G', 'H'],
                    ' points ': [12, 29, 15, 19, 10]})

print (df2)

  team points
0 to 12
1 D 29
2 F 15
3 G 19
4:10 a.m.

다음 구문을 사용하여 두 DataFrame을 병합하고 각 DataFrame에 속하는 행을 나타내는 표시기 열을 만들 수 있습니다.

 #merge two DataFrames and create indicator column
df_all = df1. merge ( df2.drop_duplicates (), on=[' team ',' points '],
                   how=' left ', indicator= True )

#view result
print (df_all)

그런 다음 다음 구문을 사용하여 두 번째 DataFrame에 없는 첫 번째 DataFrame의 행만 가져올 수 있습니다.

 #create DataFrame with rows that exist in first DataFrame only
df1_only = df_all[df_all[' _merge '] == ' left_only ']

#view DataFrame
print (df1_only)

  team points _merge
1 B 15 left_only
2 C 22 left_only
4 E 24 left_only

마지막으로 원하는 경우 _merge 열을 제거할 수 있습니다.

 #drop '_merge' column
df1_only = df1_only. drop (' _merge ', axis= 1 )

#view DataFrame
print (df1_only)

  team points
1 B 15
2 C 22
4 E 24

결과는 모든 행이 첫 번째 DataFrame에 있지만 두 번째 DataFrame에는 없는 DataFrame입니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 한 DataFrame의 열을 다른 DataFrame에 추가하는 방법
Pandas에서 열 순서를 변경하는 방법
Pandas에서 이름별로 열을 정렬하는 방법