如何实现两个dataframe相减？

Question

数据是关于股票数据的dataframe,里面包括股票代码、交易日期。
然后我想剔除每个月交易日小于15天的数据，
现在的问题是：
我已经从总的股票数据dataframe1中获取了每个月交易日小于15天的dataframe2，我也拥有原来的总的股票数据dataframe1，【也就是说dataframe2是dataframe1的子集】
我想让dataframe1-dataframe2，也就是实现对dataframe1进行操作，让他的数据不再包括dataframe2
请问这该如何做呢？谢谢回答

Answer 1

如果你dataframe2的index和dataframe1是一致的
dataframe1.drop(dataframe2.index)

Answer 2

这里我们不清楚股票数据格式是怎么样的，假设是这样的：

>>> dt = {'date_time': ['2018-03-11', '2018-03-12', '2018-03-16', '2018-03-17'], 'code': ['000000', '000001', '000002', '000003']}
>>> dateframe1 = pandas.DataFrame(data=dt)
>>> dateframe1
     code   date_time
0  000000  2018-03-11
1  000001  2018-03-12
2  000002  2018-03-16
3  000003  2018-03-17

也不清楚是如何得到dateframe2的，假设是这样得到的：

>>> dateframe2 = dateframe1[dateframe1.date_time < '2018-03-15']
>>> dateframe2
     code   date_time
0  000000  2018-03-11
1  000001  2018-03-12

那么参考pandas DateFrame 的 drop 函数用法，可以用下面方法得到需要的dateframe3:

>>> dateframe3 = dateframe1.drop(labels=dateframe2.axes[0])
>>> dateframe3
     code   date_time
2  000002  2018-03-16
3  000003  2018-03-17

一般从 DateFrame 中去除特定行可以使用DateFrame.drop方法。