这是最好的方法:

df = df1.drop_duplicates().merge(df2.drop_duplicates(), on=df2.columns.to_list(), 
                   how='left', indicator=True)
df.loc[df._merge=='left_only',df.columns!='_merge']

注意，drop duplicate用于最小化比较。没有他们也可以。最好的方法是比较行内容本身，而不是索引或一/两列，同样的代码也可以用于其他过滤器，如'both'和'right_only'，以达到类似的结果。对于这种语法，数据帧可以有任意数量的列，甚至可以有不同的索引。只有列应该出现在两个数据框架中。

为什么这是最好的方法?

索引。差异只适用于基于唯一索引的比较 Pandas.concat()与drop_duplication()结合使用并不理想，因为它还会删除可能只存在于你想保留的数据帧中的行，并出于合理的原因进行复制。

假设索引在数据帧中是一致的(不考虑实际的col值):

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

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)

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')

我有一个简单的2步更简单的方法: 如OP所述，假设dataframe2是dataframe1的子集，两个dataframe中的列是相同的，

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]})

### Step 1: just append the 2nd df at the end of the 1st df 
df_both = df1.append(df2)

### Step 2: drop rows which contain duplicates, Drop all duplicates.
df_dif = df_both.drop_duplicates(keep=False)

## mission accompliched!
df_dif
Out[20]: 
   col1  col2
3     4    13
4     5    14
5     3    10

你可以使用isin(dict)方法:

In [74]: df1[~df1.isin(df2.to_dict('l')).all(1)]
Out[74]:
   col1  col2
3     4    13
4     5    14

解释:

In [75]: df2.to_dict('l')
Out[75]: {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [10, 11, 12]}

In [76]: df1.isin(df2.to_dict('l'))
Out[76]:
    col1   col2
0   True   True
1   True   True
2   True   True
3  False  False
4  False  False

In [77]: df1.isin(df2.to_dict('l')).all(1)
Out[77]:
0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool