根据另一个df的列删除df行

是指根据一个DataFrame（df）中的某一列的值，在另一个DataFrame中删除相应的行。下面是完善且全面的答案：

根据另一个df的列删除df行的步骤如下：

1. 首先，我们需要导入必要的库，包括pandas库。

import pandas as pd

1. 接下来，我们需要创建两个DataFrame，一个是要删除行的DataFrame（df），另一个是用来匹配删除条件的DataFrame（df_match）。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df_match = pd.DataFrame({'A': [2, 4]})

1. 然后，我们可以使用pandas的isin()函数来检查df的某一列是否包含在df_match的列中，并将结果保存为布尔型Series。

mask = df['A'].isin(df_match['A'])

1. 最后，我们可以使用布尔型Series来选择需要保留的行，并将结果保存到一个新的DataFrame中。

df_filtered = df[~mask]

完整的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df_match = pd.DataFrame({'A': [2, 4]})

mask = df['A'].isin(df_match['A'])
df_filtered = df[~mask]

这样，df_filtered就是删除了df中'A'列值为2和4的行后的DataFrame。

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   • 概念：腾讯云提供的一种高性能、可扩展、全托管的云数据库服务。
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  • 概念：腾讯云提供的一种弹性计算服务，为用户提供可扩展的虚拟服务器。
  • 分类：云服务器、GPU服务器、高性能计算服务器等。
  • 优势：弹性伸缩、高性能、高可靠性、安全可靠。
  • 应用场景：网站托管、应用程序托管、大数据分析等。
  • 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm

请注意，以上链接地址仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。