我有一个示例pandas dataframe df：
col1 col2 col3 col4
0 a 1.0 2.0 3
1 b NaN NaN 6
2 c NaN 8.0 9
3 d NaN 11.0 12
4 e 13.0 14.0 15
5 f 17.0 18.0 19
6 g 21.0 22.0 23
和第二个df1：
col1 col2 col3 col4
0 a 1.0 2.0 3
4 e 13.0 14.0 15
5 f 17.0 18.0 19
6 g 21.0 22.0 23
我想获得与df1不重叠的df子集.实际上我在sql中寻找等效的EXCEPT操作数.
我使用了subtract()函数 – 但这显然是错误的,因为减法执行元素数字减法.所以我收到一条错误消息：
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'
所以问题是：在Pandas的sql中,EXCEPT的等价物是什么？
解决方法
我认为你首先需要
set_index的所有字符串列：
df2 = df.set_index('col1').subtract(df1.set_index('col1'),axis='columns')
print (df2)
col2 col3 col4
col1
a 0.0 0.0 0.0
b NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN
d NaN NaN NaN
e 0.0 0.0 0.0
f 0.0 0.0 0.0
g 0.0 0.0 0.0
要么：
df2 = df.set_index('col1').subtract(df1.set_index('col1'),axis='columns',fill_value=0)
print (df2)
col2 col3 col4
col1
a 0.0 0.0 0.0
b NaN NaN 6.0
c NaN 8.0 9.0
d NaN 11.0 12.0
e 0.0 0.0 0.0
f 0.0 0.0 0.0
g 0.0 0.0 0.0
编辑问题编辑：
print (df.isin(df1))
col1 col2 col3 col4
0 True True True True
1 False False False False
2 False False False False
3 False False False False
4 True True True True
5 True True True True
6 True True True True
print (df.isin(df1).all(axis=1))
0 True
1 False
2 False
3 False
4 True
5 True
6 True
dtype: bool
print (~df.isin(df1).all(axis=1))
0 False
1 True
2 True
3 True
4 False
5 False
6 False
dtype: bool
print (df[~(df.isin(df1).all(axis=1))])
col1 col2 col3 col4
1 b NaN NaN 6
2 c NaN 8.0 9
3 d NaN 11.0 12