[解決済み] pandas - データフレームを行の要素で別のデータフレームでフィルタリングする

質問

私はデータフレーム df1 のようなものです。

   c  k  l
0  A  1  a
1  A  2  b
2  B  2  a
3  C  2  a
4  C  2  d

という名前と、もうひとつ df2 のようなものです。

   c  l
0  A  b
1  C  a

フィルタリングしたい df1 にない値だけを残して df2 . フィルタリングする値は、以下のようになります。 (A,b) と (C,a) のタプルを作成しました。これまで、私は isin メソッドを使用しています。

d = df[~(df['l'].isin(dfc['l']) & df['c'].isin(dfc['c']))]

それはあまりにも複雑に思える、それが返されます。

   c  k  l
2  B  2  a
4  C  2  d

が、期待しているのは

   c  k  l
0  A  1  a
2  B  2  a
4  C  2  d

どのように解決するのですか？

これを効率的に行うには isin を使って効率的に行うことができます。

df1 = pd.DataFrame({'c': ['A', 'A', 'B', 'C', 'C'],
                    'k': [1, 2, 2, 2, 2],
                    'l': ['a', 'b', 'a', 'a', 'd']})
df2 = pd.DataFrame({'c': ['A', 'C'],
                    'l': ['b', 'a']})
keys = list(df2.columns.values)
i1 = df1.set_index(keys).index
i2 = df2.set_index(keys).index
df1[~i1.isin(i2)]

これは@IanSの類似の解決策を改善したものだと思います。なぜなら、これはどんな列型も仮定していないからです（すなわち、文字列と同様に数字でも動作します）。

(上記の回答は編集したものです。以下は私の最初の回答です)

面白いですね。これは私が前に遭遇したことがないものです...。私はおそらく、2つの配列をマージし、以下の行を削除することによってそれを解決するでしょう。 df2 が定義されている行を削除します。これは一時的な配列を使用した例です。

df1 = pd.DataFrame({'c': ['A', 'A', 'B', 'C', 'C'],
                    'k': [1, 2, 2, 2, 2],
                    'l': ['a', 'b', 'a', 'a', 'd']})
df2 = pd.DataFrame({'c': ['A', 'C'],
                    'l': ['b', 'a']})

# create a column marking df2 values
df2['marker'] = 1

# join the two, keeping all of df1's indices
joined = pd.merge(df1, df2, on=['c', 'l'], how='left')
joined

# extract desired columns where marker is NaN
joined[pd.isnull(joined['marker'])][df1.columns]

一時的な配列を使用せずにこれを行う方法があるかもしれませんが、私は思いつきません。データが巨大でない限り、上記の方法は高速で十分な答えになるはずです。