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)

import pandas as pd
# given
df1 = pd.DataFrame({'Name':['John','Mike','Smith','Wale','Marry','Tom','Menda','Bolt','Yuswa',],
    'Age':[23,45,12,34,27,44,28,39,40]})
df2 = pd.DataFrame({'Name':['John','Smith','Wale','Tom','Menda','Yuswa',],
    'Age':[23,12,34,44,28,40]})

# find elements in df1 that are not in df2
df_1notin2 = df1[~(df1['Name'].isin(df2['Name']) & df1['Age'].isin(df2['Age']))].reset_index(drop=True)

# output:
print('df1\n', df1)
print('df2\n', df2)
print('df_1notin2\n', df_1notin2)

# df1
#     Age   Name
# 0   23   John
# 1   45   Mike
# 2   12  Smith
# 3   34   Wale
# 4   27  Marry
# 5   44    Tom
# 6   28  Menda
# 7   39   Bolt
# 8   40  Yuswa
# df2
#     Age   Name
# 0   23   John
# 1   12  Smith
# 2   34   Wale
# 3   44    Tom
# 4   28  Menda
# 5   40  Yuswa
# df_1notin2
#     Age   Name
# 0   45   Mike
# 1   27  Marry
# 2   39   Bolt

通过使用drop_duplicate

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

更新:

上面的方法只适用于那些本身没有副本的数据帧。例如:

df1=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,3],'B':[2,3,4,4]})
df2=pd.DataFrame({'A':[1],'B':[2]})

它将输出如下所示，这是错误的

错误输出:

pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)
Out[655]: 
   A  B
1  2  3

正确的输出

Out[656]: 
   A  B
1  2  3
2  3  4
3  3  4

如何实现这一目标?

方法一:将isin与tuple结合使用

df1[~df1.apply(tuple,1).isin(df2.apply(tuple,1))]
Out[657]: 
   A  B
1  2  3
2  3  4
3  3  4

方法二:与指标合并

df1.merge(df2,indicator = True, how='left').loc[lambda x : x['_merge']!='both']
Out[421]: 
   A  B     _merge
1  2  3  left_only
2  3  4  left_only
3  3  4  left_only

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。

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)

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]