是否有删除（在df1中）两个df中不同行的功能？答案

【问题标题】：is there a function to delete (in df1) the different rows in two df?是否有删除（在df1中）两个df中不同行的功能？
【发布时间】：2020-06-07 00:03:49
【问题描述】：

我有两个不同长度的 DataFrame。在 df1 中，我也需要只保留 df2 中的 df1 行，并删除所有不在 df1 中的行。我使用了下面的函数来查找 2 df 之间的差异，但我无法删除 df1 中的所有行。

df1[~(df1['F_Code'].isin(df2['Codice']))]

【问题讨论】：

df1[(df1['F_Code'].isin(df2['Codice']))]?

标签： python pandas dataframe spyder

【解决方案1】：

我想你正在寻找这个命令：

pandas.merge(df,df2,how='inner')

您可以在此处https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html 了解更多关于pandas.merge 的信息。

这很像 SQL JOIN 关键字。

【讨论】：

合并函数在两个df的公共行之间创建一个新列。我需要删除（在 df1 中）两个 df 之间的不同行。
你确定。我对我的答案很有信心，因为我测试过它，你能告诉我为什么你认为它是错误的答案吗？

【解决方案2】：

您似乎想要合并列上具有不同列名的两个数据框。在这种情况下，这就是您所需要的：

import pandas as pd

# Create Example data
df1 = pd.DataFrame({'F_Code': [1,2, 8], 'a': [3,4,5]})
df2 = pd.DataFrame({'Codice': [1,2,3], 'b': [1,2,5]})

df = pd.merge(df1, df2, how='inner', left_on='F_Code', 
              right_on='Codice').drop(columns=df2.columns)

结果：


    F_Code  a
0   1       3
1   2       4

【讨论】：

好的，这个函数保留了两个df之间的公共行，但它复制了它们。我需要删除 df1 中不等于的行。
你的意思是df2的列也加了？我更新了答案，现在它只返回来自 df1 的列。
您的解决方案在逻辑上是正确的，但在我的情况下，它重复了行数。我用这段代码解决了它： df_new = [(df1['F_Code'].isin(df2['Codice']))] （我消除了〜）。感谢您的支持。