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)

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

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')

我这样做的方法包括添加一个新的列，该列对一个数据框架是唯一的，并使用它来选择是否保留一个条目

df2[col3] = 1
df1 = pd.merge(df_1, df_2, on=['field_x', 'field_y'], how = 'outer')
df1['Empt'].fillna(0, inplace=True)

这使得df1中的每个条目都有一个代码-如果它对df1是唯一的，则为0，如果它在两个数据框架中都是1。然后使用它来限制您想要的内容

answer = nonuni[nonuni['Empt'] == 0]

你也可以concat df1, df2:

x = pd.concat([df1, df2])

然后删除所有重复项:

y = x.drop_duplicates(keep=False, inplace=False)

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,:]