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

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]

也许是一个简单的单行程序，具有相同或不同的列名。即使df2['Name2']包含重复的值也能正常工作。

newDf = df1.set_index('Name1')
           .drop(df2['Name2'], errors='ignore')
           .reset_index(drop=False)

Pandas现在提供了一个新的API来处理数据帧差异:Pandas . datafframe .compare

df.compare(df2)
  col1       col3
  self other self other
0    a     c  NaN   NaN
2  NaN   NaN  3.0   4.0

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)

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。