Python 合并索引未按预期运行

我试图在一行中执行反连接。但是，我的一行解决方案并没有给我将代码分成两行时接收到的相同结果（其行为与预期的一样）。具体来说，单行解决方案会产生行数较少的数据帧

我的反连接的目标是删除

df

和

df\u subset1

的唯一\u id的任何重叠。结果将是

df_subset2

单线：

df_subset2 = df.loc[df.merge(df_subset1['UNIQUE_ID'], on = 'UNIQUE_ID', how = 'outer', indicator = True)._merge == 'left_only']

多行：

df_subset2 = df.merge(df_subset1['UNIQUE_ID'], on = 'UNIQUE_ID', how = 'outer', indicator = True)
df_subset2 = df_subset2.loc[df_subset2._merge == 'left_only']

---

这些都会产生不同的结果，但从我的角度来看，这一行仍应按预期工作。合并是否会更改基础数据帧的索引？这是我能想到的唯一原因，它会导致

.loc

操作选择不同。

要获得一行解决方案，您可以尝试将

df.merge（）

调用与以下调用链接：

df_subset2 = df.merge(df_subset1['UNIQUE_ID'], on = 'UNIQUE_ID', how = 'outer', indicator = True).query('_merge == "left_only"') 

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df.merge

的结果具有不同的大小（行数），尤其是在使用“外部”联接时。对于您的情况，如果使用左连接而不是外部连接会更好吗？明白了--听起来像是

merge

更改了索引，从而导致

.loc

的行为不同。我不能在这里进行左连接，因为我特别尝试删除与右数据帧的重叠。这就是为什么我要使用指示符并选择where

\u merge==“left\u only”

在这种情况下，请尝试将您的呼叫链接到

.query（）

呼叫。详情见下文。因为没有你的测试数据，我没有机会测试它。但是你可以试试。谢谢，这个很好用。我完全忘记了

查询

方法。。。肯定会用这个更进一步