Abrufen aller Werte in einer Spalte, die in keiner anderen Spalte vorhanden sind

Question

In Pandas konnte ich früher eine Datenframe-Spalte verwenden, sie mit einer zweiten Datenspalten-Spalte vergleichen und alle fehlenden Elemente aus dieser zweiten Spalte erhalten :

notYetIncluded = notYetIncluded.loc[~notYetIncluded["ID"].isin(df_o["ID"])] 

jedoch, dass nicht mehr funktioniert in den aktualisierten Pandas (erhalte ich die Fehler ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'Python object' but got 'long long'). Wie mache ich das?

Der Teil, den Bruch zu verursachen scheint, ist dies: notYetIncluded["ID"].isin(df_o["ID"])

Ich weiß nicht, ob es hilft, aber diese Spalten zur Zeit speichern nur Zahlen wie 4150, 5808 usw. Sie sind alle 4 Ziffern oder weniger lang.

Zum Beispiel:

notYetIncluded: 0 5747 1 5746 2 5725 3 5722 4 5720 5 5707 Name: ID, dtype: object

df_o: 24 5365 4 5720 15 5599 Name: ID, dtype: int64

Answer 1

Verwenden df.astype(str) Ihre Spalten Zeichenfolge zu werfen und dann vergleichen.

n = notYetIncluded 
notYetIncluded = n[~n["ID"].astype(str).isin(df_o["ID"].astype(str))]