如何在忽略索引的同时使用isin [英] How to use isin while ignoring index

问题描述

我正在尝试检查其他数据框中是否存在行.由于创建重复项存在问题，因此我没有加入/合并，然后需要过滤掉该重复项，这可能还会过滤掉我想要保留的实际重复项.

I'm trying to check if rows exist in another dataframe. I'm not joining/merging because of issues with it creating duplication, and then needing to filter out that duplication might also filter out actual duplication that I want to keep.

示例:

table1 = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 5, 3, 4],
              'b':['a', 'b', 'e', 'c', 'd']})
table2 = pd.DataFrame({'a':[1, 4, 3, 6, 2],
              'b':['a', 'd', 'c', 'f', 'b']})


table1.isin(table2)

       a      b
0   True   True
1  False  False
2  False  False
3  False  False
4  False  False

我希望所有这些都是True，除了在索引2处，其中table2中不存在行5 e.

I would like all of these to be True except at index 2 where row 5 e doesn't exist in table2.

推荐答案

IIUC

table1.stack().isin(table2.stack().values).unstack()
Out[207]: 
       a      b
0   True   True
1   True   True
2  False  False
3   True   True
4   True   True

如果检查行基

table1.astype(str).sum(1).isin(table2.astype(str).sum(1))

通过使用merge

table1.merge(table2.assign(vec=True),how='left').fillna(False)
Out[232]: 
   a  b    vec
0  1  a   True
1  2  b   True
2  5  e  False
3  3  c   True
4  4  d   True

这篇关于如何在忽略索引的同时使用isin的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！