Pandas现在提供了一个新的API来处理数据帧差异:Pandas . datafframe .compare

df.compare(df2)
  col1       col3
  self other self other
0    a     c  NaN   NaN
2  NaN   NaN  3.0   4.0

试试这个: Df_new = df1。merge(df2, how='outer'， indicator=True)。查询('_merge == "left_only"')。下降(_merge, 1)

它将产生一个新的数据框架，其差异是:df1中存在的值，而df2中不存在。

也许是一个简单的单行程序，具有相同或不同的列名。即使df2['Name2']包含重复的值也能正常工作。

newDf = df1.set_index('Name1')
           .drop(df2['Name2'], errors='ignore')
           .reset_index(drop=False)

除了公认的答案，我想提出一个更广泛的解决方案，可以找到两个数据框架的2D集差异与任何索引/列(他们可能不符合两个数据框架)。此外，该方法允许设置浮动元素的容忍度，用于数据帧比较(它使用np.isclose)

import numpy as np
import pandas as pd

def get_dataframe_setdiff2d(df_new: pd.DataFrame, 
                            df_old: pd.DataFrame, 
                            rtol=1e-03, atol=1e-05) -> pd.DataFrame:
    """Returns set difference of two pandas DataFrames"""

    union_index = np.union1d(df_new.index, df_old.index)
    union_columns = np.union1d(df_new.columns, df_old.columns)

    new = df_new.reindex(index=union_index, columns=union_columns)
    old = df_old.reindex(index=union_index, columns=union_columns)

    mask_diff = ~np.isclose(new, old, rtol, atol)

    df_bool = pd.DataFrame(mask_diff, union_index, union_columns)

    df_diff = pd.concat([new[df_bool].stack(),
                         old[df_bool].stack()], axis=1)

    df_diff.columns = ["New", "Old"]

    return df_diff

例子:

In [1]

df1 = pd.DataFrame({'A':[2,1,2],'C':[2,1,2]})
df2 = pd.DataFrame({'A':[1,1],'B':[1,1]})

print("df1:\n", df1, "\n")

print("df2:\n", df2, "\n")

diff = get_dataframe_setdiff2d(df1, df2)

print("diff:\n", diff, "\n")

Out [1]

df1:
   A  C
0  2  2
1  1  1
2  2  2 

df2:
   A  B
0  1  1
1  1  1 

diff:
     New  Old
0 A  2.0  1.0
  B  NaN  1.0
  C  2.0  NaN
1 B  NaN  1.0
  C  1.0  NaN
2 A  2.0  NaN
  C  2.0  NaN 

通过索引查找差异。假设df1是df2的一个子集，并且在进行子集设置时将索引前移

df1.loc[set(df1.index).symmetric_difference(set(df2.index))].dropna()

# Example

df1 = pd.DataFrame({"gender":np.random.choice(['m','f'],size=5), "subject":np.random.choice(["bio","phy","chem"],size=5)}, index = [1,2,3,4,5])

df2 =  df1.loc[[1,3,5]]

df1

 gender subject
1      f     bio
2      m    chem
3      f     phy
4      m     bio
5      f     bio

df2

  gender subject
1      f     bio
3      f     phy
5      f     bio

df3 = df1.loc[set(df1.index).symmetric_difference(set(df2.index))].dropna()

df3

  gender subject
2      m    chem
4      m     bio

正如这里提到的 那

df1[~df1.apply(tuple,1).isin(df2.apply(tuple,1))]

是正确的解决方案，但它会产生错误的输出如果

df1=pd.DataFrame({'A':[1],'B':[2]})
df2=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,3],'B':[2,3,4,4]})

在这种情况下，上面的溶液会给出 空数据帧，相反，你应该使用concat方法后，从每个数据帧删除重复。

使用concate和drop_duplicate

df1=df1.drop_duplicates(keep="first") 
df2=df2.drop_duplicates(keep="first") 
pd.concat([df1,df2]).drop_duplicates(keep=False)