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

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

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))

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]

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。