带有WHERE子句的JOIN Pandas analogue

海峡旋风

我正在使用两个数据帧（A和B）连接到python的pandas中。
目标是从B接收所有纯行（
A.client_id = B.client_id上的SQL模拟右联接B，其中A.client_id为null）
在pandas我所知道的只是合并，但我不知道该怎么办
设置条件（where子句）：
# G6 h2 p* U% W1 Q: ]6 j) x) Px=pd.merge(A,B,how='right',on=['client_id','client_id           
* g, u! C5 _: Q* U    解决方案:                                                               
                                                                option 1
- u$ t9 B; Z+ h7 \( a7 X" Qindicator=True
0 ?1 m6 y' ]' S  e8 s* xA.merge(B,on='client_id',how='right',indicator=True) \    .query('_merge == "right_only"').drop('_merge',1)setup
- {4 X" P. M% N! }' |A = pd.DataFrame(dict(client_id=[1,2,3],valueA=[4，5，6])B = pd.DataFrame(dict(client_id=[3,4,5],valueB=[7，8，9])results
更多说明
indicator=True另一列添加到合并结果中
! t3 y( Z. ]2 ?4 C9 p+ K9 x2 k5 V7 Z指示结果来自左侧、右侧或两者。
( D& s9 ?1 U" Z% k4 ~& B$ dA.merge(B,on='client_id',how='outer',indicator=True)所以，我只是query用来过滤right_only指标，然后删除列。
选项2
不是真正的合并。query再次使用来仅拉出 其不在B其中的行’client_id’A
: I. L- g0 e/ a9 @B.query('client_id not in @A.client_id')or an equivalent way of saying the same thing (but faster)
, z& ^+ K; T4 F$ K+ S% M8 x( @; T2 YB[~B.client_id.isin(A.client_id)]