• 参考HP

pd.isin()、todict()、all()を利用すれば出力可能

• df1.isin(df2)としてしまうと、同じ行列であれば突合可能（＝compare）
• しかし、2つのDFの行数や列数（行名、列名）が違うと全く違う結果になるので取り扱い注意
• よって、ここでは列をリストにしてまとめてisinに渡すやり方で処理している
• df1に対し、df2をぶつけているので、結果はdf1をベースに出力される
• この場合、df2にだけある行は抽出しないため、必要であれば逆でもあててみるとよい

df1[~df1.isin(df2.to_dict(orient='list')).all(1)]

isin

サンプル作成

df = pd.DataFrame({'num_legs': [8, 4, 6], 'num_wings': [0, 2, 4]},
                  index=['spider', 'falcon', 'bee'])
df

df.isin( list )

• dfにリストの値[0, 4]のいずれかが含まれるか？

df.isin([0, 4])

df.isin( dict )

• dfに辞書が渡された場合、カラム名「num_legs」がdfと同じ列かつ、その列の値に「6,8」のいずれかが含まれるかどうか？

df.isin({'num_legs': [6, 8]})

df.isin( DataFrame, Series )

• DataFrameが渡された場合は、そのDFと同じ列、同じインデックスにおいて、セルの値が同じかどうかを1対1で調べる

other = pd.DataFrame({'num_legs': [8, 2, 6], 'num_wings': [0, 2, 4]}, 
                     index=['spider', 'falcon', 'bee_2'])

df.isin(other)

pd.all

• すべての要素がTrueであるかどうか（？？？） ← 全部TrueでなくてもTrueになるんだけど。
• pd.all(0)、 pd.all('index')：デフォルト値。行を減らし、行が「元の列ラベル」であるシリーズを返す
• pd.all(1)、 pd.all('columns')：列を減らし、インデックスが「元のインデックス」であるシリーズを返す
• isinと組み合わせて、index,columnsを使うとエラーになっ

df = pd.DataFrame({'col1': [True, True], 'col2': [True, False]})
df

index方向に向かって（上から下向き）みた場合

• 以下、すべて同じ
• df.all('index')
• df.all(0)
• df.all()

# df.all() のデフォルトは以下
df.all('index') # df.all(0)

# >> col1     True
# >> col2    False
# >> dtype: bool

columns方向に向かって（左から右向き）と同じ

• df.all('columns')
• df.all(1)

df.all('columns') # df.all(1)

# >> 0     True
# >> 1    False
# >> dtype: bool

to_dict()