Python 3.x 基于Pandas中的条件匹配两个数据帧

我有一个Python查询

我有两个数据帧：

 df1:
Process ID,room no,IP Address,port,status
2553,4,192.168.1.9,2,started    
2556,4,192.168.1.49,0,started
2556,2,192.168.1.25,25,started
3056,8,192.168.1.49,0,started

df2:
Process ID,room no,IP Address,port,status
2553,4,192.168.1.9,2,completed
2556,4,192.168.1.49,0,completed
2556,2,192.168.1.25,25,completed
2556,2,192.168.1.46,25,completed
3056,8,192.168.1.49,0,completed

我想根据与df1匹配的条件从df2中删除行

对于每个与df1有多个匹配项的df2行（基于两列值（进程ID、端口）），应该删除df2中具有（相同进程ID和端口）的多余行

希望我的解释可以理解

简言之，修改后的df2应如下所示：

df2:
Process ID,room no,IP Address,port,status
2553,4,192.168.1.9,2,completed
2556,4,192.168.1.49,0,completed
2556,2,192.168.1.25,25,completed
3056,8,192.168.1.49,0,completed

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非常感谢您在这方面提供的任何帮助。

我的新df2不等于df1。状态列不同。此示例仅根据

进程ID

和

端口

从

df2

中删除重复项。一个更好的例子会有所帮助。

df1

可以有多个具有相同

进程ID

和

端口的行吗？如果您只想从
df2
中删除重复项，可能
df2。删除重复项（[“进程ID”，“端口]）
就是您想要的。