这为我工作：
In [7]:df1[~df1.Star_ID.isin(df2.Star_ID)]Out[7]: Star_ID Loc_ID pmRA pmDE Field Jmag Hmag2 2M00000222+5625359 4264 0 0 N7789 11.982 11.4333 2M00000818+5634264 4264 0 0 N7789 12.501 11.892[2 rows x 7 columns]
因此，我们在这里做的是创建一个布尔掩码，我们要求
Star_ID两个数据帧中的值都在哪里，但是通过使用
~we
NOT实际上使它无效的条件。您链接到的链接几乎是同一件事，但我认为您可能不了解语法？
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为了同时获得仅在df1中的值和仅在df2中的值，您可以执行此操作
unique_vals = df1[~df1.Star_ID.isin(df2.Star_ID)].append(df2[~df2.Star_ID.isin(df1.Star_ID)], ignore_index=True)
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因此，问题在于csv包含前导空格，这导致所有值在两个数据集中都是唯一的，要更正此错误，您需要执行以下操作：
df1.Apogee_ID = df1.Apogee_ID.str.lstrip()
