比较两个 DataFrame 时如何识别一个 DataFrame 特有的行和列？

确定数据帧之间的差异：一种综合方法

给定两个数据帧 df1 和 df2，其中 df2 是 df1 的子集，目标是创建一个新的数据框 df3，它捕获 中存在的元素df1 但不在 df2 中。这本质上有助于识别 df1 中 df2 中缺失的唯一行和列。

使用 drop_duplicates：一个简单的解决方案

实现此目的的一种常见方法是使用drop_duplicates 函数。通过连接 df1 和 df2 并随后使用 keep=False 调用 drop_duplicates，将获得一个仅保留非重复行的新数据帧。这种方法对于本身不包含重复条目的数据框有效。

使用重复项处理数据框

但是，在初始数据框可能包含的情况下如果内部重复，则 drop_duplicates 方法可能不会产生准确的结果。为了处理这种情况，需要替代技术。

方法 1：使用 isin 和 Tuple

在这种方法中，从 df1 和 df2 的每一行创建一个元组，isin 函数用于比较这些元组。生成的数据框将包含 df1 中在 df2 中没有对应元组的行，从而有效突出显示唯一元素。

方法 2：利用与指示器合并

另一个该方法涉及使用合并函数将 df1 和 df2 合并，并将指示符设置为“True”。此操作添加一个名为“_merge”的列，指示每行的出处。通过根据“_merge”不是“both”的行过滤结果数据框，可以隔离 df1 中存在但 df2 中不存在的行。

通过利用这些技术，开发人员可以有效地确定两个数据框之间的差异并创建一个新数据框，其中仅包含 df1 中存在的唯一元素，但 df2 中不存在。

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