mergeしなかったデータのみを抽出したい

Question

pandas Dataframe形式の2つの時系列データをマッチする場合、
pd.mergeを使い、onでマッチするキーを指定すればよいと思いますが、
逆にアンマッチしたデータのみ抽出するにはどうしたらよいのでしょうか？？

（下記のデータのtokyoの2010/01/04,osakaの2010/01/09のデータを取り出したい。）

#準備作業
import numpy as np
import pandas as pd

tokyo = np.array([ [10,'2010-01-01'] , [11,'2010-01-04'],[18,'2010-10-11'] ])
osaka = np.array([ [12,'2010-01-01'] , [12,'2010-01-09'],[15,'2010-10-11'] ])

tokyodata = pd.DataFrame(tokyo,columns=['温度','日付'])
osakadata = pd.DataFrame(osaka,columns=['温度','日付'])

tokyodata['日付']=pd.to_datetime(tokyodata['日付'])
osakadata['日付']=pd.to_datetime(osakadata['日付'])

tokyodata.set_index('日付',inplace=True)
osakadata.set_index('日付',inplace=True)

#日付でマッチさせる
pd.merge(tokyodata,osakadata,on='日付')
#→マッチしたデータのみ抽出

Answer 1

結合を伴わずマッチしているかどうかだけを検出したいのならば Series.isin() が使えます。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.isin.html

今回は含まれないデータなので論理否定~をつけて

# 大阪の日時に含まれない東京のデータ
tokyodata[~tokyodata.index.isin(osakadata.index)]
#            温度
#日付
#2010-01-04  11

# 東京の日時に含まれない大阪のデータ
osakadata[~osakadata.index.isin(tokyodata.index)]
#            温度
#日付
#2010-01-09  12

となります。

Comments

[退会済みユーザー]

返信が遅くなり申し訳ございません。アンマッチデータの特定方法が分かり助かりました！