Вы сделали res = pd.merge(left, right, on="id", how="left", indicator=True). Как выбрать строки, для которых совпадения в right не нашлось?
A
res[res['_merge'] == 'both'] для оставления строк со значением both в индикатореB
res[res['_merge'] == 'right_only'] для строк, существующих только в правой таблицеC
res[res['_merge'] == 'left_only'] для строк без пары в правой таблице по ключуD
res[res['_merge'].isna()] для фильтрации по пропускам в столбце _merge индикатораПравильный ответ. С
indicator=True столбец _merge показывает источник строки: left_only, right_only или both.Разбор
Параметр indicator=True добавляет колонку _merge со значениями left_only, right_only или both — она помогает диагностировать результат соединения. При how="left" строки могут быть только left_only (нет пары справа) или both (пара нашлась); right_only тут не встречается. Фильтр _merge == 'left_only' как раз и оставит строки без совпадения справа. Колонка _merge всегда заполнена и не содержит NaN.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В чём смысл параметров в
pd.merge(df_left, df_right, left_on="sku", right_on="product_sku", how="inner")?Ещё вопросы по теме «Pandas и DataFrame»
- Что вернёт выражение `df[df["price"] > 100]`?
- В `DataFrame` `df` есть столбцы `country`, `user_id`, `revenue`. Что вернёт выражение `df.loc[df["country"] == "RU", ["user_id", "revenue"]]`?
- В `df` есть столбец `age`. Какие значения `age` попадут в результат `df[(df["age"] >= 18) & (df["age"] <= 25)]`?
- Что выберет фильтр `df[~df["status"].isin(["cancelled", "returned"])]`?
- Что верно про два шага: `mask = df["col"] > 0` и затем `df[mask]`?
- Все вопросы по «Pandas и DataFrame» →