根据条件删除 pandas df 行

Question

鉴于以下两个熊猫数据框df1 和df2，我试图从df1["a"]（字符串）中删除与df2["z"] 的所有条目中的任何字符串都不匹配的所有行。

df1 = pd.DataFrame({'a' : ['use social tag', 'dubmod intern workshop data', 
                           'deep collabor filter', 'pathrank a novel node rank'],
                    'b' : ["test", "test2" ,"test3", "test4"]})

df1

    a                            b
0   use social tag               test
1   dubmod intern workshop data  test2
2   deep collabor filter         test3
3   pathrank a novel node rank   test4



df2 = pd.DataFrame({'z' : ['experiment', 'dubmod intern workshop data', 
                           'deep collabor filter', 'experiment3']})

df2

    z
0   experiment
1   dubmod intern workshop data
2   deep collabor filter
3   experiment3

结果应该是这样的：

    a                            b
0   dubmod intern workshop data  test2
1   deep collabor filter         test3

Answer 1

为了完全满足您的要求，我的意思是“重新生成”索引，运行：

df1[df1.a.isin(df2.z)].reset_index(drop=True)

Answer 2

如果你只是在寻找完全匹配，那真的很简单：

df1[df1['a'].isin(df2['z'])].reset_index(drop=True)

您正在过滤df1 中的df2 中的行，而不是删除。