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]]}

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

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)

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)

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 

对称差分

如果你只对其中一个数据帧中的行感兴趣，而不是两个数据帧中的行，你在寻找集的差异:

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

⚠️只有在两个数据帧都不包含任何重复的情况下才有效。

设置差分/关系代数差分

如果你对关系代数差异/集差异感兴趣，即df1-df2或df1\df2:

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

⚠️只有在两个数据帧都不包含任何重复的情况下才有效。