使用merge函数提取不同的行

df = df1.merge(df2.drop_duplicates(), on=['col1','col2'], 
               how='left', indicator=True)

在CSV中保存不同的行

df[df['_merge'] == 'left_only'].to_csv('output.csv')

更容易，更简单，更优雅

uncommon_indices = np.setdiff1d(df1.index.values, df2.index.values)
new_df = df1.loc[uncommon_indices,:]

如前所述，isin要求列和索引必须相同才能进行匹配。如果match只适用于行内容，一种获取掩码的方法是将行转换为(Multi)Index:

In [77]: df1 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5, 3], 'col2' : [10, 11, 12, 13, 14, 10]})
In [78]: df2 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 3, 4], 'col2' : [10, 12, 13]})
In [79]: df1.loc[~df1.set_index(list(df1.columns)).index.isin(df2.set_index(list(df2.columns)).index)]
Out[79]:
   col1  col2
1     2    11
4     5    14
5     3    10

如果需要考虑索引，set_index有关键字参数append来将列追加到现有索引。如果列没有对齐，list(df.columns)可以替换为列规范以对齐数据。

pandas.MultiIndex.from_tuples(df<N>.to_records(index = False).tolist())

也可以用来创建指数，但我怀疑这是否更有效。

假设索引在数据帧中是一致的(不考虑实际的col值):

df1[~df1.index.isin(df2.index)]

这里有另一种解决方法:

df1[~df1.index.isin(df1.merge(df2, how='inner', on=['col1', 'col2']).index)]

Or:

df1.loc[df1.index.difference(df1.merge(df2, how='inner', on=['col1', 'col2']).index)]

一种方法是在两个dfs中存储一个内部合并表单的结果，然后我们可以简单地选择当一列的值不在这个公共值时的行:

In [119]:

common = df1.merge(df2,on=['col1','col2'])
print(common)
df1[(~df1.col1.isin(common.col1))&(~df1.col2.isin(common.col2))]
   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12
Out[119]:
   col1  col2
3     4    13
4     5    14

EDIT

你已经发现的另一个方法是使用isin，它会生成NaN行，你可以删除:

In [138]:

df1[~df1.isin(df2)].dropna()
Out[138]:
   col1  col2
3     4    13
4     5    14

然而，如果df2不以同样的方式开始行，那么这将不起作用:

df2 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [2, 3,4], 'col2' : [11, 12,13]})

将产生整个df:

In [140]:

df1[~df1.isin(df2)].dropna()
Out[140]:
   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12
3     4    13
4     5    14