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)

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)

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))