Python 3.x 使用pandas合并数据以获取独占权限数据

我有两套

A = {1,2,3,4,5,6}
                B = {4,5,6,7,8,9}

我想从集合B中获取数据，集合B除外（即，数据不应包括交叉口数据）

当我使用上述命令时，我得到

{4,5,6,7,8,9}

我认为我没有正确地传递论点。请纠正我什么是获得输出的正确命令

{7,8,9}

下面我将提到数据帧示例

right1 = DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'c'],
           'value': range(6)})
>>> left1 = DataFrame({'group_val': [3.5, 7]}, index=['a', 'b'])
>>> right1
  key  value
0   a      0
1   b      1
2   a      2
3   a      3
4   b      4
5   c      5
>>> right1
  key  value
0   a      0
1   b      1
2   a      2
3   a      3
4   b      4
5   c      5
>>> left1
   group_val
a        3.5
b        7.0

因此，当我合并时，我应该只得到'c'5，因为'a'和'b'都存在于这两者中

---

谢谢（仅供参考：我正在使用Python3.4.2）

如果您正在使用set，则无需使用pandas

试试这个：

A = {1,2,3,4,5,6}
B = {4,5,6,7,8,9}

# You want to take the elements in B if they are not in A
C = [element for element in B if element not in A]

---

您可以尝试使用遮罩：

import pandas as pd
A = {1,2,3,4,5,6}
B = {4,5,6,7,8,9}
a = pd.DataFrame(list(A), columns=['test'])
b = pd.DataFrame(list(B), columns=['test'])
mask = b['test'].isin(a.test)
b[~mask]

Out[7]: 
   test
3     7
4     8
5     9

---

来源：

除了

isin（）

方法（在中有很好的解释）之外，我们还可以使用

query（）

方法：

In [223]: right1.query("key not in @left1.index")
Out[223]:
  key  value
5   c      5

来源DFs:

In [224]: left1
Out[224]:
   group_val
a        3.5
b        7.0

In [225]: right1
Out[225]:
  key  value
0   a      0
1   b      1
2   a      2
3   a      3
4   b      4
5   c      5

---

如果这些是实际设置，您需要

B-A

。你为什么要用熊猫来做这个？上面我举了一个简单的例子。事实上，我有一个包含多列的大数据框。你能给出数据框的例子吗？事实上，我正在寻找上面提到的合并操作，我正在使用数据框。上面的问题中给出了数据帧示例，您是否可以“通常”将它们合并，然后使用类似于：df=df[df['C'].isin（df['A'].tolist（）），这很难想象您的数据是什么样子的…很抱歉，我没有从问题请求中提到的示例中获得请Elobart的信息。谢谢

In [224]: left1
Out[224]:
   group_val
a        3.5
b        7.0

In [225]: right1
Out[225]:
  key  value
0   a      0
1   b      1
2   a      2
3   a      3
4   b      4
5   c      5