nice @liangli的解决方案略有变化，不需要改变现有数据框架的索引:

newdf = df1.drop(df1.join(df2.set_index('Name').index))

定义数据框架:

df1 = pd.DataFrame({
    'Name':
        ['John','Mike','Smith','Wale','Marry','Tom','Menda','Bolt','Yuswa'],
    'Age':
        [23,45,12,34,27,44,28,39,40]
})

df2 = df1[df1.Name.isin(['John','Smith','Wale','Tom','Menda','Yuswa'])

df1

    Name  Age
0   John   23
1   Mike   45
2  Smith   12
3   Wale   34
4  Marry   27
5    Tom   44
6  Menda   28
7   Bolt   39
8  Yuswa   40

df2

    Name  Age
0   John   23
2  Smith   12
3   Wale   34
5    Tom   44
6  Menda   28
8  Yuswa   40

两者之间的区别是:

df1[~df1.isin(df2)].dropna()

    Name   Age
1   Mike  45.0
4  Marry  27.0
7   Bolt  39.0

地点:

isin(df2)返回df1中也在df2中的行。 ~(元素逻辑NOT)在表达式前面对结果求反，因此我们得到df1中不在df2中的元素——两者之间的差值。 .dropna()删除NaN显示所需输出的行

注意:这只适用于len(df1) >= len(df2)。如果df2比df1长，可以反转表达式:df2[~df2.isin(df1)].dropna()

edit2，我想出了一个新的解决方案，不需要设置索引

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

好吧，我发现最高投票的答案已经包含我已经弄明白了。是的，我们只能在每个dfs中没有重复的情况下使用此代码。

我有一个棘手的方法。首先，我们将“Name”设置为问题给出的两个数据框架的索引。由于我们在两个dfs中有相同的' Name '，我们可以从'大' df中删除'小' df的索引。 这是代码。

df1.set_index('Name',inplace=True)
df2.set_index('Name',inplace=True)
newdf=df1.drop(df2.index)

通过使用drop_duplicate

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

更新:

上面的方法只适用于那些本身没有副本的数据帧。例如:

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

它将输出如下所示，这是错误的

错误输出:

pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)
Out[655]: 
   A  B
1  2  3

正确的输出

Out[656]: 
   A  B
1  2  3
2  3  4
3  3  4

如何实现这一目标?

方法一:将isin与tuple结合使用

df1[~df1.apply(tuple,1).isin(df2.apply(tuple,1))]
Out[657]: 
   A  B
1  2  3
2  3  4
3  3  4

方法二:与指标合并

df1.merge(df2,indicator = True, how='left').loc[lambda x : x['_merge']!='both']
Out[421]: 
   A  B     _merge
1  2  3  left_only
2  3  4  left_only
3  3  4  left_only

我在处理副本时遇到了问题，当一边有副本，另一边至少有一个副本时，所以我使用了Counter。集合做一个更好的差异，确保双方有相同的计数。这不会返回副本，但如果双方有相同的计数，则不会返回任何副本。

from collections import Counter

def diff(df1, df2, on=None):
    """
    :param on: same as pandas.df.merge(on) (a list of columns)
    """
    on = on if on else df1.columns
    df1on = df1[on]
    df2on = df2[on]
    c1 = Counter(df1on.apply(tuple, 'columns'))
    c2 = Counter(df2on.apply(tuple, 'columns'))
    c1c2 = c1-c2
    c2c1 = c2-c1
    df1ondf2on = pd.DataFrame(list(c1c2.elements()), columns=on)
    df2ondf1on = pd.DataFrame(list(c2c1.elements()), columns=on)
    df1df2 = df1.merge(df1ondf2on).drop_duplicates(subset=on)
    df2df1 = df2.merge(df2ondf1on).drop_duplicates(subset=on)
    return pd.concat([df1df2, df2df1])

> df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 3, 4, 4]})
> df2 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 4]})
> diff(df1, df2)
   a
0  1
0  2

我发现deepdiff库是一个很棒的工具，如果需要不同的细节或排序问题，它也可以很好地扩展到数据框架。你可以尝试不同的to_dict('records')， to_numpy()和其他导出:

import pandas as pd
from deepdiff import DeepDiff

df1 = pd.DataFrame({
    'Name':
        ['John','Mike','Smith','Wale','Marry','Tom','Menda','Bolt','Yuswa'],
    'Age':
        [23,45,12,34,27,44,28,39,40]
})

df2 = df1[df1.Name.isin(['John','Smith','Wale','Tom','Menda','Yuswa'])]

DeepDiff(df1.to_dict(), df2.to_dict())
# {'dictionary_item_removed': [root['Name'][1], root['Name'][4], root['Name'][7], root['Age'][1], root['Age'][4], root['Age'][7]]}