我发现deepdiff库是一个很棒的工具，如果需要不同的细节或排序问题，它也可以很好地扩展到数据框架。你可以尝试不同的to_dict('records')， to_numpy()和其他导出:

import pandas as pd
from deepdiff import DeepDiff

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

df2 = df1[df1.Name.isin(['John','Smith','Wale','Tom','Menda','Yuswa'])]

DeepDiff(df1.to_dict(), df2.to_dict())
# {'dictionary_item_removed': [root['Name'][1], root['Name'][4], root['Name'][7], root['Age'][1], root['Age'][4], root['Age'][7]]}

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

使用lambda函数，您可以过滤_merge值为“left_only”的行，以获得df1中df2中缺失的所有行

df3 = df1.merge(df2, how = 'outer' ,indicator=True).loc[lambda x :x['_merge']=='left_only']
df

我在处理副本时遇到了问题，当一边有副本，另一边至少有一个副本时，所以我使用了Counter。集合做一个更好的差异，确保双方有相同的计数。这不会返回副本，但如果双方有相同的计数，则不会返回任何副本。

from collections import Counter

def diff(df1, df2, on=None):
    """
    :param on: same as pandas.df.merge(on) (a list of columns)
    """
    on = on if on else df1.columns
    df1on = df1[on]
    df2on = df2[on]
    c1 = Counter(df1on.apply(tuple, 'columns'))
    c2 = Counter(df2on.apply(tuple, 'columns'))
    c1c2 = c1-c2
    c2c1 = c2-c1
    df1ondf2on = pd.DataFrame(list(c1c2.elements()), columns=on)
    df2ondf1on = pd.DataFrame(list(c2c1.elements()), columns=on)
    df1df2 = df1.merge(df1ondf2on).drop_duplicates(subset=on)
    df2df1 = df2.merge(df2ondf1on).drop_duplicates(subset=on)
    return pd.concat([df1df2, df2df1])

> df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 3, 4, 4]})
> df2 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 4]})
> diff(df1, df2)
   a
0  1
0  2

另一个可能的解决方案是使用numpy广播:

df1[np.all(~np.all(df1.values == df2.values[:, None], axis=2), axis=0)]

输出:

    Name  Age
1   Mike   45
4  Marry   27
7   Bolt   39

通过索引查找差异。假设df1是df2的一个子集，并且在进行子集设置时将索引前移

df1.loc[set(df1.index).symmetric_difference(set(df2.index))].dropna()

# Example

df1 = pd.DataFrame({"gender":np.random.choice(['m','f'],size=5), "subject":np.random.choice(["bio","phy","chem"],size=5)}, index = [1,2,3,4,5])

df2 =  df1.loc[[1,3,5]]

df1

 gender subject
1      f     bio
2      m    chem
3      f     phy
4      m     bio
5      f     bio

df2

  gender subject
1      f     bio
3      f     phy
5      f     bio

df3 = df1.loc[set(df1.index).symmetric_difference(set(df2.index))].dropna()

df3

  gender subject
2      m    chem
4      m     bio