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]]}

对称差分

如果你只对其中一个数据帧中的行感兴趣，而不是两个数据帧中的行，你在寻找集的差异:

pd.concat([df1,df2]).drop_duplicates(keep=False)

⚠️只有在两个数据帧都不包含任何重复的情况下才有效。

设置差分/关系代数差分

如果你对关系代数差异/集差异感兴趣，即df1-df2或df1\df2:

pd.concat([df1,df2,df2]).drop_duplicates(keep=False) 

⚠️只有在两个数据帧都不包含任何重复的情况下才有效。

定义数据框架:

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'])

df1

    Name  Age
0   John   23
1   Mike   45
2  Smith   12
3   Wale   34
4  Marry   27
5    Tom   44
6  Menda   28
7   Bolt   39
8  Yuswa   40

df2

    Name  Age
0   John   23
2  Smith   12
3   Wale   34
5    Tom   44
6  Menda   28
8  Yuswa   40

两者之间的区别是:

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

    Name   Age
1   Mike  45.0
4  Marry  27.0
7   Bolt  39.0

地点:

isin(df2)返回df1中也在df2中的行。 ~(元素逻辑NOT)在表达式前面对结果求反，因此我们得到df1中不在df2中的元素——两者之间的差值。 .dropna()删除NaN显示所需输出的行

注意:这只适用于len(df1) >= len(df2)。如果df2比df1长，可以反转表达式:df2[~df2.isin(df1)].dropna()

正如这里提到的 那

df1[~df1.apply(tuple,1).isin(df2.apply(tuple,1))]

是正确的解决方案，但它会产生错误的输出如果

df1=pd.DataFrame({'A':[1],'B':[2]})
df2=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,3],'B':[2,3,4,4]})

在这种情况下，上面的溶液会给出 空数据帧，相反，你应该使用concat方法后，从每个数据帧删除重复。

使用concate和drop_duplicate

df1=df1.drop_duplicates(keep="first") 
df2=df2.drop_duplicates(keep="first") 
pd.concat([df1,df2]).drop_duplicates(keep=False)

对于行，尝试这样做，其中Name是联合索引列(可以是多个公共列的列表，或者指定left_on和right_on):

m = df1.merge(df2, on='Name', how='outer', suffixes=['', '_'], indicator=True)

indicator=True设置很有用，因为它添加了一个名为_merge的列，其中包含df1和df2之间的所有更改，分为3种可能的类型:“left_only”，“right_only”或“both”。

对于列，试试这个:

set(df1.columns).symmetric_difference(df2.columns)

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