如何根据另一个数据框中的值删除数据框中的所有值？答案

【问题标题】：How to remove all values in a dataframe based on the values in another dataframe?如何根据另一个数据框中的值删除数据框中的所有值？
【发布时间】：2021-10-09 13:02:57
【问题描述】：

我有两个数据框。

data = {
    'Title': ['Ak1', 'Ak2', 'Ak3', 'Ak4', 'Ak5', 'Ak6', 'Ak7', 'Ak8'],
    'Items': ['A', 'B', 'J', 'A', 'A', 'K', 'L', 'M'],
    'Item2': ['K', 'B', 'O', 'A', 'A', 'K', 'J', 'F'],
    'Item3': ['A', 'K', 'D', 'A', 'A', 'K', 'L', 'M'],
}
df = pd.DataFrame(data)

    Title   Items   Item2   Item3
0   Ak1     A       K       A
1   Ak2     B       B       K
2   Ak3     J       O       D
3   Ak4     A       A       A
4   Ak5     A       A       A
5   Ak6     K       K       K
6   Ak7     L       J       L
7   Ak8     M       F       M

第二个数据帧df2，

data = {
    'Remove': ['A', 'J', 'M']
}
df2 = pd.DataFrame(data)

df2

    Remove
0   A
1   J
2   M

我想删除 df1 中的所有值，这些值在 df2 中。预期输出如下。

    Title   Items   Item2   Item3
0   Ak1             K   
1   Ak2     B       B       K
2   Ak3             O       D
3   Ak4         
4   Ak5         
5   Ak6     K       K       K
6   Ak7     L               L
7   Ak8             F

【问题讨论】：

df = df.mask(df.isin(df2['Remove'].values), '')
@Ch3steR 你能把这个作为答案发布，以便我接受。
svp 发布了类似的答案，您可以接受。如果我现在发布一个重复的答案（两个相似的答案没有任何价值）。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

你可以使用isin函数：

df3 = df.mask(df.isin(df2['Remove'].values), '')
df3

    Title   Items   Item2   Item3
0   Ak1             K   
1   Ak2     B       B       K
2   Ak3             O       D
3   Ak4         
4   Ak5         
5   Ak6     K       K       K
6   Ak7     L               L
7   Ak8             F

【讨论】：

【解决方案2】：

使用pandas.replace怎么样？如果我尝试在您的示例数据上实施，结果如下：

df.replace(df2.Remove.unique(),'')

    Title   Items   Item2   Item3
0   Ak1               K 
1   Ak2       B       B       K
2   Ak3               O       D
3   Ak4         
4   Ak5         
5   Ak6       K       K       K
6   Ak7       L               L
7   Ak8               F

【讨论】：