我有两个Pandas数据框；让我们一个叫old_df另一个new_df。我要突出显示new_df中不存在的行old_df。因此，例如：
import pandas as pd
old_df = pd.DataFrame({'m':[1,2,3,4,5,6],
'n':['a','b','c','d','e','f']})
new_df = pd.DataFrame({'m':[2,5,7,8],
'n':['b','e','g','h']})
这些数据框如下所示：
m n
0 1 a
1 2 b
2 3 c
3 4 d
4 5 e
5 6 f
和
m n
0 2 b
1 5 e
2 7 g
3 8 h
我想为此创建一个掩码，new_df以指示该行是否已经存在old_df，例如：
0 True
1 True
2 False
3 False
我已经能够将列作为字符串连接为单个字符串值，以产生两个Pandas系列，然后.isin()在两个系列上使用，如下所示：
msk = pd.Series(new_df['m'].astype(str) + new_df['n']).isin(pd.Series(old_df['m'].astype(str) + old_df['n']))
print(msk)
生产：
0 True
1 True
2 False
3 False
dtype: bool
这是正确的结果，但是太丑陋以致无法给出最佳答案。我以为.isin()也许也可以在数据帧上工作，但是我无法使它工作。
有什么建议？
如果新数据框中没有重复的数据，则可以将它们串联起来并检查是否存在重复：
(pd.concat([d.assign(is_old=n) for d,n in zip((old_df,new_df), ('old','new'))])
.assign(from_old=lambda x: x.duplicated(['m','n']))
.query('is_old=="new"')
)
输出：
m n is_old from_old
0 2 b new True
1 5 e new True
2 7 g new False
3 8 h new False
或者你可以用merge与indicator=True：
(old_df.merge(new_df, on=['m','n'], how='right', indicator=True)
.assign(from_old=lambda x: x['_merge']=='both')
)
输出：
m n _merge from_old
0 2 b both True
1 5 e both True
2 7 g right_only False
3 8 h right_only False
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