我认为那些包含合并的答案是极其缓慢的。因此，我建议另一种方法来获得两个数据框架之间不同的行:

df1 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5], 'col2' : [10, 11, 12, 13, 14]}) 
df2 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3], 'col2' : [10, 11, 12]})

免责声明:如果您对两个数据框架不同的特定列感兴趣，那么我的解决方案是有效的。如果您只对那些所有列都相等的行感兴趣，则不要使用这种方法。

比方说，col1是一种ID，你只想获取那些不包含在两个数据框架中的行:

ids_in_df2 = df2.col1.unique()
not_found_ids = df[~df['col1'].isin(ids_in_df2 )]

就是这样。你得到的数据框架只包含那些col1在两个数据框架中都不明显的行。

有点晚了，但可能值得检查pd.merge的“indicator”参数。

请看另一个问题的例子: 比较PandaS数据框架并返回第一个数据框架中缺少的行

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,:]

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

当前选择的解决方案产生不正确的结果。为了正确地解决这个问题，我们可以执行从df1到df2的左连接，确保首先只获得df2的唯一行。

首先，我们需要修改原始的DataFrame，添加有data的行[3,10]。

df1 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5, 3], 
                           'col2' : [10, 11, 12, 13, 14, 10]}) 
df2 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3],
                           'col2' : [10, 11, 12]})

df1

   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12
3     4    13
4     5    14
5     3    10

df2

   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12

执行左连接，消除df2中的重复，以便df1的每一行都与df2的一行连接。使用参数指示符返回一个额外的列，指示该行来自哪个表。

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

   col1  col2     _merge
0     1    10       both
1     2    11       both
2     3    12       both
3     4    13  left_only
4     5    14  left_only
5     3    10  left_only

创建一个布尔条件:

df_all['_merge'] == 'left_only'

0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5     True
Name: _merge, dtype: bool

为什么其他解决方案是错误的

一些解决方案会犯同样的错误——它们只检查每个值在每一列中是独立的，而不是在同一行中一起。添加最后一行，它是唯一的，但有df2中两列的值，这暴露了错误:

common = df1.merge(df2,on=['col1','col2'])
(~df1.col1.isin(common.col1))&(~df1.col2.isin(common.col2))
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
dtype: bool

这个解决方案得到了同样的错误结果:

df1.isin(df2.to_dict('l')).all(1)

假设你有两个数据框架，df_1和df_2有多个字段(column_names)，你想在df_1中找到那些不在df_2中的条目。Fields_x, fields_y)，执行以下步骤。

步骤1。将列key1和key2分别添加到df_1和df_2中。

步骤2。合并数据帧，如下所示。Field_x和field_y是我们想要的列。

步骤3。只选择df_1中key1不等于key2的行。

第四。删除key1和key2。

这种方法将解决你的问题，即使有大数据集也能快速工作。我已经尝试了超过1,000,000行的数据框架。

df_1['key1'] = 1
df_2['key2'] = 1
df_1 = pd.merge(df_1, df_2, on=['field_x', 'field_y'], how = 'left')
df_1 = df_1[~(df_1.key2 == df_1.key1)]
df_1 = df_1.drop(['key1','key2'], axis=1)