注意（保存）数据集_a和数据集_b的不匹配项，使用python

正如你们所看到的，由于某些关键点不匹配，两个帧的值都会丢失。我要找的是注意left_frame和right_frame的不匹配条目的数量。我不知道该怎么做

左\u帧

   key left_value
0    0          a
1    1          b
2    2          c
3    3          d
4    4          e

   key right_value
0    2           f
1    3           g
2    4           h
3    5           i
4    6           j

pd.merge(left_frame, right_frame, on='key', how='inner')

右\u帧

   key left_value
0    0          a
1    1          b
2    2          c
3    3          d
4    4          e

   key right_value
0    2           f
1    3           g
2    4           h
3    5           i
4    6           j

pd.merge(left_frame, right_frame, on='key', how='inner')

**期望输出：1**

    key  left_value right_value
0   2    c           f
1   3    d           g
2   4    e           h

**期望输出：2**

   key left_value right_value      _merge
0    0          a         NaN   left_only
1    1          b         NaN   left_only
5    5        NaN           i  right_only
6    6        NaN           j  right_only

---

因此，基本上，我希望有两个数据帧，一个用于“内部”，另一个用于不匹配

如果将合并类型更改为“外部”，并传递

indicator=True

，则可以看到不匹配行的来源：

In [193]:
pd.merge(left, right, how='outer', indicator=True)

Out[193]:
   key left_value right_value      _merge
0    0          a         NaN   left_only
1    1          b         NaN   left_only
2    2          c           f        both
3    3          d           g        both
4    4          e           h        both
5    5        NaN           i  right_only
6    6        NaN           j  right_only

您可以在此列上

groupby

，然后调用

count

：

In [194]:
pd.merge(left, right, how='outer', indicator=True).groupby('_merge').count()

Out[194]:
            key  left_value  right_value
_merge                                  
left_only     2           2            0
right_only    2           0            2
both          3           3            3

如果要筛选并保存结果，请执行以下操作：

In [198]:
merged = pd.merge(left, right, how='outer', indicator=True)
merged

Out[198]:
   key left_value right_value      _merge
0    0          a         NaN   left_only
1    1          b         NaN   left_only
2    2          c           f        both
3    3          d           g        both
4    4          e           h        both
5    5        NaN           i  right_only
6    6        NaN           j  right_only

In [199]:    
both = merged[merged['_merge'] == 'both']
both

Out[199]:
   key left_value right_value _merge
2    2          c           f   both
3    3          d           g   both
4    4          e           h   both

In [200]:
other = merged[merged['_merge'] != 'both']
other

Out[200]:
   key left_value right_value      _merge
0    0          a         NaN   left_only
1    1          b         NaN   left_only
5    5        NaN           i  right_only
6    6        NaN           j  right_only

---

是的，但我想在我使用drop方法进行非匹配后存储它们。你可以过滤我的输出：

both=merged[merged['''u merge']='both']

和

others=merged[merged[''u merge']！='both']

听起来好像可以。我试试看。非常感谢。