是否可以在 pandas 数据框中执行相当于 SQL 嵌套请求的操作？答案

【问题标题】：is it possible to do the equivalent of SQL nested requests in pandas dataframe?是否可以在 pandas 数据框中执行相当于 SQL 嵌套请求的操作？
【发布时间】：2019-02-01 14:26:28
【问题描述】：

可以在 Pandas 数据帧中执行此 SQL 代码的等效操作

delete * from tableA where id in (select id from tableB)

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe equivalent

【解决方案1】：

不知道你的 DataFrames 的确切结构，但应该这样做：

# Setup dummy data:
import pandas as pd
tableA = pd.DataFrame(data={"id":[1, 2, 3]}) 
tableB = pd.DataFrame(data={"id":[3, 4, 5]})

# Solution:
tableA = tableA[~tableA["id"].isin(tableB["id"])]

【讨论】：

【解决方案2】：

是的，有一个等价物。你可以试试这个：

df2.drop(df2.loc[df2['id'].isin(df1['id'])].index)

例如：

df1 = pd.DataFrame({'id': [1,2,3,4], 'value': [2,3,4,5]})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1,2,3,4, 5,6,7], 'col': [2,3,4,5,6,7,8]})
print(df2.drop(df2.loc[df2['id'].isin(df1['id'])].index))

输出：

我只是随机选取了示例数据框。此示例使用 df1（或 TableB）从 df2（您可以说是 TableA）中删除值

【讨论】：