Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/2/python/305.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181

Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/4/sql-server-2008/3.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

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Python:如果两列不';你不会出现在另一个专栏里吗?_Python_Pandas_Dataframe_Merge - Fatal编程技术网

Python:如果两列不';你不会出现在另一个专栏里吗?

Python:如果两列不';你不会出现在另一个专栏里吗?,python,pandas,dataframe,merge,Python,Pandas,Dataframe,Merge,我有两个数据帧df和df1df包含人员的姓名和属性 df Name Age 0 Jack 33 1 Anna 25 2 Emilie 49 3 Frank 19 4 John 42 而df1包含两人之间的联系人数量信息。在df1中,我们可以有一些人没有出现在df中 df1 Name1 Name2 c 0 Frank Paul 2 1 Julia Anna

我有两个数据帧
df
df1
df
包含人员的姓名和属性

df  Name       Age
0   Jack       33
1   Anna       25
2   Emilie     49
3   Frank      19
4   John       42
df1
包含两人之间的联系人数量信息。在
df1
中,我们可以有一些人没有出现在
df

df1    Name1    Name2   c
0      Frank    Paul    2
1      Julia    Anna    5
2      Frank    John    1
3      Emilie   Jack    3
4      Tom      Steven  2
5      Tom      Jack    5
df1    Name1    Name2   c
0      Frank    John    1
1      Emilie   Jack    3
我想删除
Name1
df1
中的所有行,或者
Name2
不显示在
df

df1    Name1    Name2   c
0      Frank    Paul    2
1      Julia    Anna    5
2      Frank    John    1
3      Emilie   Jack    3
4      Tom      Steven  2
5      Tom      Jack    5
df1    Name1    Name2   c
0      Frank    John    1
1      Emilie   Jack    3

使用
isin
-

df1[df1[['Name1', 'Name2']].isin(df.Name).all(1)]

#    Name1 Name2  c
#2   Frank  John  1
#3  Emilie  Jack  3
或:

也可以使用