# 找出 example_usage 中未匹配上的行 merged = example_usage.merge( example_myexample_usage[id_list], on=id_list, how='left', indicator=True ) example_not_data = merged[merged['_merge'] == 'left_only'][example_usage.columns] # 找出 myexample_usage 中未匹配上的行 merged_my = myexample_usage.merge( example_myexample_usage[id_list], on=id_list, how='left', indicator=True ) myexample_not_data = merged_my[merged_my['_merge'] == 'left_only'][myexample_usage.columns]帮我详细解释一下

当然可以，下面我将 **逐行详细解释这段代码** 的含义和作用。 --- ## 🎯 目标 你有两个 DataFrame： - `example_usage`：主表 A - `myexample_usage`：主表 B 你已经通过 `id_list`（比如 `['id', 'date']`）进行了 **inner join**，得到了 `example_myexample_usage`，即两个表中 **都匹配上的数据**。 现在你想分别找出： - `example_usage` 中 **没有匹配上** 的行 - `myexample_usage` 中 **没有匹配上** 的行 --- ## 🧠 解决思路 ### ✅ 方法：使用 `merge(..., how='left', indicator=True)` 通过 **左连接（left join）** 将原表与“已匹配的表”进行连接，并使用 `indicator=True` 来标记每行的来源。 这样你就可以通过 `_merge` 列判断哪些行是只存在于原表但未匹配上的。 --- ## 📌 第一步：找出 `example_usage` 中未匹配上的行 ```python merged = example_usage.merge( example_myexample_usage[id_list], on=id_list, how='left', indicator=True ) example_not_data = merged[merged['_merge'] == 'left_only'][example_usage.columns] ``` ### 🔍 逐行解释： #### 1. `example_myexample_usage[id_list]` - 从 `example_myexample_usage` 中只取 `id_list` 指定的列（如 `['id', 'date']`）。 - 这些列是复合键，用于判断是否在 `example_usage` 中存在匹配。 #### 2. `merge(..., on=id_list, how='left')` - 将 `example_usage` 与 `example_myexample_usage[id_list]` 进行左连接。 - 左连接意味着：保留 `example_usage` 中的所有行。 - 如果某行在 `example_myexample_usage` 中找不到匹配的复合键，则相关列为 `NaN`。 #### 3. `indicator=True` - 添加一列 `_merge`，它的值可以是： - `'both'`：该行在左右两个表中都有匹配 - `'left_only'`：该行只在左表（`example_usage`）中存在，未在右表中匹配到 #### 4. `merged['_merge'] == 'left_only'` - 筛选出那些在 `example_usage` 中存在，但在 `example_myexample_usage` 中 **没有匹配上的行**。 #### 5. `[example_usage.columns]` - 最后只保留 `example_usage` 的原始列，去掉 `_merge` 和其他无关列。 --- ## 📌 第二步：找出 `myexample_usage` 中未匹配上的行 ```python merged_my = myexample_usage.merge( example_myexample_usage[id_list], on=id_list, how='left', indicator=True ) myexample_not_data = merged_my[merged_my['_merge'] == 'left_only'][myexample_usage.columns] ``` ### 🔍 逐行解释： 这一段逻辑与上面完全一致，只是将对象换成了 `myexample_usage`： - 用 `myexample_usage` 去和 `example_myexample_usage[id_list]` 做左连接 - 筛选出 `_merge == 'left_only'` 的行 - 保留 `myexample_usage` 的原始列 --- ## ✅ 总结对比 | 步骤 | 说明 | 使用的技术 | |------|------|-------------| | 找出 `example_usage` 中未匹配的行 | 使用左连接 + `_merge == 'left_only'` | `merge(..., how='left', indicator=True)` | | 找出 `myexample_usage` 中未匹配的行 | 同上，换一个主表 | 同上 | --- ## 🧪 示例说明 假设： ```python example_usage = pd.DataFrame({ 'id': [1, 2, 3, 4], 'date': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04'], 'value1': [10, 20, 30, 40] }) myexample_usage = pd.DataFrame({ 'id': [1, 2, 5, 6], 'date': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-05', '2024-01-06'], 'value2': [100, 200, 500, 600] }) id_list = ['id', 'date'] ``` 运行后： - `example_usage` 中未匹配上的行是： ```python id=1, date=2024-01-01 → 匹配上 id=2, date=2024-01-02 → 匹配上 id=3, date=2024-01-03 → 未匹配上 id=4, date=2024-01-04 → 未匹配上 ``` - `myexample_usage` 中未匹配上的行是： ```python id=5, date=2024-01-05 → 未匹配上 id=6, date=2024-01-06 → 未匹配上 ``` --- ## ✅ 推荐写法封装成函数（可选） 你可以将这个逻辑封装成函数，方便复用： ```python def get_unmatched_rows(left_df, matched_df, key_columns): merged = left_df.merge( matched_df[key_columns], on=key_columns, how='left', indicator=True ) return merged[merged['_merge'] == 'left_only'][left_df.columns] ``` 调用方式： ```python example_not_data = get_unmatched_rows(example_usage, example_myexample_usage, id_list) myexample_not_data = get_unmatched_rows(myexample_usage, example_myexample_usage, id_list) ``` --- ###