Python-pandas获取不在其他数据框中的行

一种方法是存储两个df的内部合并结果，然后我们可以简单地在一行的值不在此通用值中时选择行：

In [119]:common = df1.merge(df2,on=['col1','col2'])print(common)df1[(~df1.col1.isin(common.col1))&(~df1.col2.isin(common.col2))]   col1  col20     1    101     2    112     3    12Out[119]:   col1  col23     4    134     5    14

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你发现的另一种方法是使用isin它将产生NaN可删除的行：

In [138]:df1[~df1.isin(df2)].dropna()Out[138]:   col1  col23     4    134     5    14

但是，如果df2不能以相同的方式开始行，那么它将行不通：

df2 = pd.Dataframe(data = {'col1' : [2, 3,4], 'col2' : [11, 12,13]})

将产生整个df：

In [140]:df1[~df1.isin(df2)].dropna()Out[140]:   col1  col20     1    101     2    112     3    123     4    134     5    14