Python 如果任何行值位于另一个数据帧中，请从数据帧中删除行

我有两个数据帧

带一列的df1

{0:[1,2,3,4,5,6,7,11]}

具有两个列的df2

{0:[100,4,6,7],1:[1,3,4,7]}

我必须从df1中删除df2中任何列中有值的行

ressult数据帧

df3 = [2,5,11]

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堆叠第二个数据帧并对第一列执行isin，然后反转

df1[~df1[0].isin(df2.stack())]

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堆叠第二个数据帧并对第一列执行isin，然后反转

df1[~df1[0].isin(df2.stack())]

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以下是一种使用的方法：

以下是一种使用的方法：

您可以使用：

输出：

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对于大型数据帧，我已经完成了以下简单的基准测试：

您可以使用：

输出：

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对于大型数据帧，我已经完成了以下简单的基准测试：

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你能告诉我它在内存方面对大数据帧扫描有多好吗？你能告诉我它在内存方面对大数据帧扫描有多好吗？你能告诉我它在内存方面对大数据帧扫描有多好吗dataframes@aryansingh我已经做了一个简单的基准测试，你可以进一步检查我的更新在df1[~df1[0].isin（df2.values.flatte（））]中，如果我的df1有超过1个列，那么可以给它~df1[[0,1]]这个功能吗？我问了另一个问题：你能告诉我它在内存方面对大型应用程序有多好吗dataframes@aryansingh我已经做了一个简单的基准测试，你可以在df1[~df1]中检查我的更新[0].isin（df2.values.flatte（））]如果i df1有多个列，是否可以将其指定为~df1[[0,1]]这行吗？我问了另一个问题：

df1[~df1.squeeze().isin(df2.stack())]

    0
1   2
4   5
7  11

df1[~df1[0].isin(df2.values.flatten())]

import numpy as np

from simple_benchmark import BenchmarkBuilder
b = BenchmarkBuilder()

@b.add_function()
def anky_91(t):
    df1, df2 =  t
    df1[~df1[0].isin(df2.stack())]

@b.add_function()
def kederrac(t):  
    df1, df2 =  t
    df1[~df1[0].isin(df2.values.flatten())]

@b.add_function()   
def yatu(t):
    df1, df2 =  t
    df1[~df1.squeeze().isin(df2.stack())]


@b.add_arguments('NUmber of rows ind df')
def argument_provider():
    for exp in range(2, 18):
        size = 2**exp
        df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, size // 10 or 10,size= (size , 1)))
        df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, size // 10 or 10 ,size=(size , 2)))
        yield size, (df1, df2)

r = b.run()
r.plot()