基于Python索引补码的元素提取

我有一个数据帧，从中我选择了两个子集df，

df_a

和

df_b

。例如，在

iris

数据集中：

df_a = iris[iris.Name == "Iris-setosa"]
df_b = iris[iris.Name == "Iris-virginica"]

获取既不在

dfu a

中也不在

df_b

中的

iris的所有元素的最佳方法是什么？我不想提及定义了
df_a
和
df_b
的原始条件。我只是假设
df_a
和
df_b
是
iris
的子集，所以我想根据
df_a
和
df_b
的索引从
iris
中提取元素。基本上，假设：

df_a = get_a_subset(iris)
df_b = get_b_subset(iris)
# retrieve the subset of iris that 
# has all elements not in df_a or in df_b
# ...

编辑：这里有一个看似低效且不雅观的解决方案，我相信熊猫有更好的方法：

# get subset of iris that is not in a nor in b
df_rest = iris[map(lambda x: (x not in df_a.index) & (x not in df_b.index), iris.index)]

第二个：

df_rest = iris.ix[iris.index - df_a.index - df_b.index]

如何在熊猫身上最有效/优雅地完成这项工作？谢谢。
这似乎比您的第二个解决方案快一点。使用
.ix
索引时，开销会稍微大一些：

df[~df.index.isin(df_a.index+df_b.index)]

看看这个问题，它可能会给你一些好的答案