比较两个数据框与条件并删除所有不合格的

Question

我有两个数据框。我试图生成一个简短的数据来解释我正在寻找的内容，任何建议或帮助都会受到赞赏。

df = pd.DataFrame({'policy number':[11,22,33,44,55,66,77,88,99], ' policy status':['good', 'good', 'good', 'good', 'good','good', 'good', 'good', 'good']})

df_2 = pd.DataFrame({'policy number':[11,83,63,44,55,66,67,88,99,100], 'policy status':['bad','bad', 'good', 'good', 'bad', 'good','bad', 'good', 'average', 'good']})

我想按保单编号比较两个数据框，如果[保单状态]列仍然良好，我想保留这些保单。否则我想从我的第一个数据框中删除它们。

有没有更简单的方法？我尝试迭代两个数据帧的每一行并比较它们，但这需要很多时间，因为我有更大的数据集。

提前致谢！

Answer 1

如果我理解正确，您可以使用

pd.Series.isin

来完成任务（用于创建布尔掩码）：

print(
    df[
        df["policy number"].isin(
            df_2.loc[df_2["policy status"] == "good", "policy number"]
        )
    ]
)

打印：

   policy number  policy status
3             44           good
5             66           good
7             88           good