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我有一个数据框，我选择了两个子集dfs，df_a和df_b。例如，在iris数据集：基于Python熊猫指数的补充选取元素
df_a = iris[iris.Name == "Iris-setosa"]
df_b = iris[iris.Name == "Iris-virginica"]
什么是得到iris既不是在df_a也不df_b所有元素的最佳方法是什么？我不想提及定义为df_a和df_b的原始条件。我只是假设df_a和df_b是iris的子集，所以我想根据df_a和df_b的索引从iris中提取元素。基本上，假设：
df_a = get_a_subset(iris)
df_b = get_b_subset(iris)
# retrieve the subset of iris that
# has all elements not in df_a or in df_b
# ...
编辑：这里要说的是，似乎效率不高和不雅的解决方案，我相信熊猫有一个更好的办法：
# get subset of iris that is not in a nor in b
df_rest = iris[map(lambda x: (x not in df_a.index) & (x not in df_b.index), iris.index)]
，第二个：
df_rest = iris.ix[iris.index - df_a.index - df_b.index]
这怎么可以在熊猫中最有效地/优雅地完成？谢谢。