如何实现两列数据筛选：仅保留# Externo独有的数值

核心思路 #

要筛选仅存在于# Externo列、完全不在Nro Envio ML列中的数值，不能只对比同一行的两个值，而是要检查整个列的存在性，同时需确保两列数据类型一致，避免因类型差异导致匹配失效。

代码实现 #

import pandas as pd

# 先处理Nro Envio ML列（沿用你原有的数据清洗逻辑）
df2 = df2.dropna(subset=['Unnamed: 13'])
df2 = df2[df2['Unnamed: 13'] != 'Nro. Envío']
df2['Nro Envio ML'] = df2['Unnamed: 13']

# 提取目标列
dfn = df2[["# Externo", "Nro Envio ML"]]

# 统一转为字符串类型，避免数值/字符串不匹配问题
dfn['# Externo'] = dfn['# Externo'].astype(str)
dfn['Nro Envio ML'] = dfn['Nro Envio ML'].astype(str)

# 筛选仅存在于# Externo列的值并去重
unique_values = dfn[~dfn['# Externo'].isin(dfn['Nro Envio ML'])]['# Externo'].unique()

# 输出结果
if len(unique_values) > 0:
    print(unique_values)
else:
    print("No strange sales")

关键说明 #

• ~dfn['# Externo'].isin(dfn['Nro Envio ML'])：isin()检查值是否存在于Nro Envio ML列，~取反得到仅在# Externo列出现的值
• unique()：去除重复的匹配结果，避免重复输出同一数值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Franco Vera