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))

使用lambda函数，您可以过滤_merge值为“left_only”的行，以获得df1中df2中缺失的所有行

df3 = df1.merge(df2, how = 'outer' ,indicator=True).loc[lambda x :x['_merge']=='left_only']
df

方法1对于有nan的数据帧无效，因为pd.np.nan != pd.np.nan !我不确定这是否是最好的方法，但它可以避免

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

它更慢，因为它需要将数据转换为字符串，但由于这个转换pd.np.nan == pd.np.nan。

让我们浏览一下代码。首先，我们将值转换为字符串，并将tuple函数应用于每一行。

df1.astype(str).apply(tuple, 1)
df2.astype(str).apply(tuple, 1)

多亏了这个，我们得到了pd。具有元组列表的系列对象。每个元组包含df1/df2的整行。 然后我们对df1应用isin方法来检查每个元组是否“在”df2中。 结果是pd。带有bool值的系列。如果tuple from df1在df2中，则为True。最后，我们用~符号对结果求反，并对df1进行滤波。长话短说，我们只能从df1中得到那些不在df2中的行。

为了使它更具可读性，我们可以这样写:

df1_str_tuples = df1.astype(str).apply(tuple, 1)
df2_str_tuples = df2.astype(str).apply(tuple, 1)
df1_values_in_df2_filter = df1_str_tuples.isin(df2_str_tuples)
df1_values_not_in_df2 = df1[~df1_values_in_df2_filter]

另一个可能的解决方案是使用numpy广播:

df1[np.all(~np.all(df1.values == df2.values[:, None], axis=2), axis=0)]

输出:

    Name  Age
1   Mike   45
4  Marry   27
7   Bolt   39

对于行，尝试这样做，其中Name是联合索引列(可以是多个公共列的列表，或者指定left_on和right_on):

m = df1.merge(df2, on='Name', how='outer', suffixes=['', '_'], indicator=True)

indicator=True设置很有用，因为它添加了一个名为_merge的列，其中包含df1和df2之间的所有更改，分为3种可能的类型:“left_only”，“right_only”或“both”。

对于列，试试这个:

set(df1.columns).symmetric_difference(df2.columns)

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