对来自两个数据帧的分组数据使用 isin() 函数

Question

我想使用类似于本主题中讨论的函数的东西：。但是，有两个不同长度的 DataFrame，并且都按变量分组。

函数应在两个 DataFrame 中按年份对列 Dev_stage 进行分组，比较分组数据并提供不在这些分组 DataFrame 之一中的数据。

我的片段：

>>> df1
Out:
    Dev_stage Year
0   1         1989
1   2         1989
2   2         1989
3   3         1989
4   1         1990
5   1         1990
6   3         1990

>>> df2
Out:
    Dev_stage Year
0   1         1989
1   2         1989
2   2         1990
3   1         1990
4   3         1990

我正在尝试这样的事情：

out = lambda x, y: x[~x['Dev_stage'].isin(y['Dev_stage'])]
out(df1.groupby('Year'), df2.groupby('Year'))

但也得到错误：'SeriesGroupBy' object has no attribute 'isin'。我以为 lambda 会解决这个问题。

期待这样的事情：

out:   
    Dev_stage Year
3   3         1989

谢谢！

Answer 1

IIUC，可以使用inner merge在多个列中保持相同的值，然后过滤掉它们

out = df1[~df1.index.isin(df1.reset_index().merge(df2, how='inner')['index'])]

print(out)

   Dev_stage  Year
3          3  1989
6          3  1990

Answer 2

将 df.merge 与 indicator=True 一起使用：

In [958]: out = df1.merge(df2, how='left', indicator=True).query('_merge != "both"').drop('_merge', 1)

In [959]: out
Out[959]: 
   Dev_stage  Year
3          3  1989

对来自两个数据帧的分组数据使用 isin() 函数

Using the isin() function on grouped data from two dataframes

python

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