pandas функция isin для цикла for - PullRequest
Новая
       96

pandas функция isin для цикла for

1 голос
/ 01 апреля 2020

1.csv 

     cut  price  depth  carat  table
0   Good    327   57.9   0.23   65.0
1   Good    335   63.3   0.31   58.0
2 Very Good 336   62.8   0.24   57.0
3 Very Good 336   62.3   0.24   57.0
4 Very Good 337   61.9   0.26   55.0
5 Premium   326   59.8   0.21   61.0
6  Premium  334   62.4   0.29   58.0
7   Good    400   64.0   0.30   55.0

2.csv 

     cut  price  depth  carat  table
0   Good    327   57.9   0.23   65.0
1   Good    335   63.3   0.31   58.0
2 Very Good 336   62.8   0.24   57.0
3 Very Good 336   62.3   0.24   57.0
4 Very Good 337   61.9   0.26   50.0
5 Premium   326   59.8   0.21   61.0
6  Premium  334   60.4   0.29   58.0
7   Good    399   64.0   0.30   55.0

только 4,6,7 строк из 2.csv изменено

я ищу чтобы получить

вывод, подобный этому 

     cut  price  depth  carat  table
4 Very Good 337   61.9   0.26   50.0
6  Premium  334   60.4   0.29   58.0
7   Good    399   64.0   0.30   55.0

может кто-нибудь поделиться вашим опытом, любая помощь подойдет 

import pandas as pd
f1 = pd.read_csv('1.csv')
f2 = pd.read_csv('2.csv')
columns_list = ['cut', 'price', 'depth', 'carat', 'table']

new_df= f2[~f2.price.isin(f1.price)]
print(new_df)

это пример кода, который я написал, и он работает хорошо, но мне нужно использовать

f2 [~ f2.price.isin (f1.price)]

в al oop чтобы получить имя каждого столбца в этом «ценовом» пространстве, а также которое будет возвращать значение. Я пытался обычным образом, как это 

for i in columns_list:
price = f2[~f2.i.isin(f1.i)]
print(price)

, но команда pandas не работает так, как она возвращает ошибка типа 

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'i'

Спасибо за чтение, надеюсь, вы понимаете это

1 Ответ

2 голосов
/ 01 апреля 2020

Использование DataFrame.merge с indicator == True: 

f2_filtered = (f2.merge(f1,how='outer',indicator=True)
                 .query('_merge == "left_only"')
                 .drop(columns = '_merge'))
print(f2_filtered)

Выход 

         cut  price  depth  carat  table
4  Very_Good    337   61.9   0.26   50.0
6    Premium    334   60.4   0.29   58.0
7       Good    399   64.0   0.30   55.0
...