如何在忽略索引的情况下使用 isin

Question

我正在尝试检查行是否存在于另一个数据框中。我没有加入/合并，因为它会创建重复，然后需要过滤掉该重复也可能过滤掉我想要保留的实际重复。

例子：

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，除非在索引 2 处，5 e 行在 table2 中不存在。

Answer 1

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

如果检查行基数

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

Answer 2

如果需要分别比较每个值，将table2转换为1d数组：

a = table1.isin(table2.values.ravel())
print (a)
       a      b
0   True   True
1   True   True
2  False  False
3   True   True
4   True   True

如果需要单独比较每一行：

a = (table1.apply(tuple, 1).isin(table2.apply(tuple, 1)))

或者：

a = (table1.astype(str).apply('###'.join, 1).isin(table2.astype(str).apply('###'.join, 1).))


print (a)
0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
dtype: bool

为了更好地解释输入数据已更改：

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

print (table1)
   a  b
0  1  d -> changed to d
1  2  b
2  5  e
3  3  c
4  4  d

print (table2)
   a  b
0  1  a
1  4  d
2  3  c
3  6  f
4  2  b

---

a = table1.isin(table2.values.ravel())
print (a)
       a      b
0   True   True  d exist in table2, so True
1   True   True
2  False  False
3   True   True
4   True   True

a = (table1.apply(tuple, 1).isin(table2.apply(tuple, 1)))
print (a)
0    False -> comparing 1-a with 1-b return False
1     True
2    False
3     True
4     True
dtype: bool