如何删除df1中col2值未出现在df2 col1中的行

示例数据构建 #

先将示例数据转换成可运行的pandas代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'col1': ['abcdef', 'abcdef1'],
    'col2': ['ghijkl', 'ghijkl1'],
    'col3': ['mnopqr', 'mnopqr1']
})

df2 = pd.DataFrame({
    'col1': ['ghijkl1']
})

核心解决方案 #

使用pandas的isin()方法快速筛选符合条件的行，该方法会检查df1['col2']的每个值是否存在于df2['col1']的取值集合中：

# 筛选并保留符合条件的行，生成新的DataFrame
filtered_df1 = df1[df1['col2'].isin(df2['col1'])]

如果需要直接修改原df1，可直接赋值覆盖：

df1 = df1[df1['col2'].isin(df2['col1'])]

处理后结果 #

执行上述代码后，目标DataFrame的内容如下：

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