如何基于另一个DataFrame的pid删除目标DataFrame中的行？

嘿，我来帮你搞定这个需求！你要删除df2里pid没在df1出现过的行，本质就是筛选出df2中pid存在于df1的子集，用pandas有几种简单的方法可以实现，我给你一步步演示：

先还原你的示例数据 #

首先我们先把你给出的两个DataFrame用代码创建出来，方便后续测试：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'pid': [121, 132, 132, 145],
    'name': ['John', 'Mary', 'Jim', 'Kim'],
    'age': [36, 26, 46, 50]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'pid': [121, 132, 132, 155],
    'name': ['John', 'Tom', 'Susan', 'Kim'],
    'age': [32, 28, 40, 50]
})

方法一：用isin()快速筛选（推荐） #

这是最直接简洁的方式，利用布尔索引来过滤行：

# 提取df1中所有不重复的pid，再筛选df2中pid属于这个集合的行
filtered_df2 = df2[df2['pid'].isin(df1['pid'].unique())]

原理说明： #

• df1['pid'].unique()：先获取df1里所有不重复的pid值，得到array([121, 132, 145])
• df2['pid'].isin(...)：生成一个布尔序列，标记df2每一行的pid是否在上面的集合里
• 最后用这个布尔序列对df2做索引，就只保留符合条件的行

运行后filtered_df2的结果就是：

方法二：用merge内连接实现 #

如果之后你有更复杂的关联需求，也可以用内连接的方式来筛选：

# 只取df1的pid列和df2做内连接，自动保留两边都存在pid的行
filtered_df2 = pd.merge(df2, df1[['pid']], on='pid', how='inner').drop_duplicates()

原理说明： #

• 我们只把df1的pid列拿出来和df2做内连接，这样只会保留两个DataFrame共有的pid对应的行
• drop_duplicates()是为了避免因为df1里有重复pid（比如132出现两次）导致结果出现重复行，如果你确定df2本身没有重复行的话，这一步也可以省略

两种方法都能达到你想要的效果，日常用isin()就足够高效啦！

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