找出两个数据帧之间的差异

我有两个数据帧df1和df2，其中df2是df1的子集。我如何得到一个新的数据帧(df3)，这是两个数据帧之间的差异?

换句话说，一个在df1中所有的行/列都不在df2中的数据帧?

当前回答

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)

其他回答

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)

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)

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

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)

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