Python pandas数据框删除索引名称不出现在其他数据框中的行答案

【问题标题】：Python pandas data frame remove row where index name DOES NOT occurs in other data framePython pandas数据框删除索引名称不出现在其他数据框中的行
【发布时间】：2018-10-31 03:19:52
【问题描述】：

我有两个数据框。我想删除两个数据帧中都没有出现索引的行。

以下是数据框的示例：

import pandas as pd
data = {'Correlation': [1.000000, 0.607340, 0.348844]}

df = pd.DataFrame(data, columns=['Correlation'])
df = df.rename(index={0: 'GINI'})
df = df.rename(index={1: 'Central government debt, total (% of GDP)'})
df = df.rename(index={2: 'Grants and other revenue (% of revenue)'})

data_2 =  {'Correlation': [1.000000, 0.607340, 0.348844, 0.309390, -0.661046]}

df_2 = pd.DataFrame(data_2, columns=['Correlation'])
df_2 = df_2.rename(index={0: 'GINI'})
df_2 = df_2.rename(index={1: 'Central government debt, total (% of GDP)'})
df_2 = df_2.rename(index={2: 'Grants and other revenue (% of revenue)'})
df_2 = df_2.rename(index={3: 'Compensation of employees (% of expense)'})
df_2 = df_2.rename(index={4: 'Central government debt, total (current LCU)'})

我发现了这个问题：How to remove rows in a Pandas dataframe if the same row exists in another dataframe? 但无法使用它，因为如果索引名称相同，我试图删除它。

我也看到了这个问题：pandas get rows which are NOT in other dataframe，但删除了两个数据框中相等的行，但我也没有发现这很有用。

我想做的是转置然后连接数据框并删除重复的列：

df = df.T

df_2 = df_2.T

df3 = pd.concat([df,df_2],axis = 1)

df3.iloc[: , ~df3.columns.duplicated()]

这样做的问题是它只删除了重复的列之一，但我希望它删除这两列。

非常感谢您对此的任何帮助，干杯。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以只比较索引并使用.loc 拉取相关行：

In [19]: df1 = pd.DataFrame(list(range(50)), index=range(0, 100, 2))

In [20]: df2 = pd.DataFrame(list(range(34)), index=range(0, 100, 3))

In [21]: df2.loc[df2.index.difference(df1.index)]
Out[21]:
     0
3    1
9    3
15   5
21   7
27   9
33  11
39  13
45  15
51  17
57  19
63  21
69  23
75  25
81  27
87  29
93  31
99  33

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以简单地对 df2 中的索引执行此操作，但不能在 df1 中执行此操作

df_2[~df_2.index.isin(df.index)]

                                              Correlation
Compensation of employees (% of expense)         0.309390
Central government debt, total (current LCU)    -0.661046

【讨论】：

【解决方案3】：

我已经通过调整已经提交的答案来解决这个问题：

df_2[df_2.index.isin(df.index)]

【讨论】：