如何在python中实现左外连接？

我一直在尝试在python中实现左外连接，我发现左连接和左外连接之间有细微的区别

与此链接一样：

我可以通过以下示例获得我的手：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value1': np.random.randn(4)})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'D', 'E'],
 'value2': np.random.randn(4)})

df3 = df1.merge(df2, on=['key'], how='left')

这将提供来自df1的全部记录（包括相交的记录）

但是我如何做左外连接，它只有来自df1的记录，而这些记录不在df2中

不是：这只是一个示例。我可能在两个数据帧中都有大量列（不同）

请提供帮助。

设置参数，这将添加一列

\u merge

，然后仅过滤

左侧的行。

：

In [46]:
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value1': np.random.randn(4)})
​
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'D', 'E'],
 'value2': np.random.randn(4)})
​
df3 = df1.merge(df2, on=['key'], how='left', indicator=True)
df3

Out[46]:
  key    value1    value2     _merge
0   A -0.346861       NaN  left_only
1   B  1.120739  0.558272       both
2   C  0.023881       NaN  left_only
3   D -0.598771 -0.823035       both
4   D -0.598771  0.369423       both

In [48]:
df3[df3['_merge'] == 'left_only']

Out[48]:
  key    value1  value2     _merge
0   A -0.346861     NaN  left_only
2   C  0.023881     NaN  left_only

如果在旧版本上，则使用

isin

和

~

来消除掩码：

In [50]:
df3[~df3['key'].isin(df2['key'])]

Out[50]:
  key    value1  value2
0   A -0.346861     NaN
2   C  0.023881     NaN

---

我使用的是旧版本的pandas，想不出这一点。谢谢。如果我仍然使用旧版本，还有其他选择吗？您可以使用

isin

和

~

来取消掩码，以过滤

df2

中的行，谢谢EdChum。这很有效！！如果我有一个以上的键，比如key1，key2，key3。df3[~df3[['key1'，'key2'，'key3']]。isin（df2[[['key1'，'key2'，'key3']]）似乎缺少一些信息。当您开始引入排列时，这会更加复杂，除非您可以按行进行比较，这在这里非常困难。可能有效的一件事是将索引设置为两个dfs的所有三个键列，然后执行

df1.index.difference（df2.index）

这将返回df1中但不在df2中的行。请尝试并告知您。谢谢。