如何从pandas中不包含在另一列中的一列中获取id列表

在pandas中，可以使用isin()函数和布尔索引来获取不包含在另一列中的一列中的id列表。

首先，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含两列：column1和column2。我们想要获取column1中不包含在column2中的id列表。

以下是实现这个目标的步骤：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个示例DataFrame：

data = {'column1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'column2': [3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用isin()函数和布尔索引来获取不包含在column2中的id列表：

id_list = df[~df['column1'].isin(df['column2'])]['column1'].tolist()

在上述代码中，~操作符用于取反，isin()函数用于检查column1中的每个元素是否包含在column2中。通过将~df['column1'].isin(df['column2'])作为布尔索引，我们可以获取不包含在column2中的行。最后，使用tolist()函数将结果转换为列表。

完整的代码示例：

import pandas as pd

data = {'column1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'column2': [3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

id_list = df[~df['column1'].isin(df['column2'])]['column1'].tolist()
print(id_list)

输出结果为：

[1, 2]

这样，我们就成功地从column1中获取了不包含在column2中的id列表。

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