思路:将 df1 和 df2 的 columns1、cloumns2列取出,组合为元组形成,这样就先成为一个整体,形成了两个 Series,然后我们用 Series 的 isin 方法来判断是否存在。得到是不否存在的布尔序列后,再应用到 df1,这里我们需要不存在的可以用 ~ 取反
is_included_data = data_df1[(
data_df1[['columns1','columns2']].apply(tuple,axis=1).isin(
data_df2[['columns1','columns2']].apply(tuple,axis=1)).to_list()
)]
is_included_data = data_df1[~(
data_df1[['columns1','columns2']].apply(tuple,axis=1).isin(
data_df2[['columns1','columns2']].apply(tuple,axis=1)).to_list()
)]


