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pandas 实现两个dataframe相减的方式
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a=np.array([['北京','北方','一线','非沿海'],['杭州','南方','二线','非沿海'],['深圳','南方','一线','沿海'],['烟台','北方','三线','沿海']])
df1=pd.DataFrame(a,index=[1,2,3,4],columns=['城市','地理','级别','是否沿海'])
城市 地理 级别 是否沿海
1 北京 北方 一线 非沿海
2 杭州 南方 二线 非沿海
3 深圳 南方 一线 沿海
4 烟台 北方 三线 沿海
假如我们把一线城市的信息拿出来
city_level_1_data = df1[df1['级别'].isin(['一线'])]
现在我们想直接拿到df1中除了city_level_1_data的全部数据
城市 地理 级别 是否沿海
1 北京 北方 一线 非沿海
3 深圳 南方 一线 沿海
# 我们能想到的怎么做呢
df1 - city_level_1_data
结果是当然不行，没办法只能相个办法。
city_level_1_index = city_level_1_data.index.to_list()
[1, 3]
找到city_level_1_data 的索引就好办了
df1[~df1.index.isin(city_level_1_index)]
城市 地理 级别 是否沿海
2 杭州 南方 二线 非沿海
4 烟台 北方 三线 沿海
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