如何用Python Pandas实现Oracle MINUS逻辑，检查DataFrame指定列独有记录

这里提供几种高效实现方式，对应你给出的Oracle MINUS 语句逻辑：

方法1：使用merge结合indicator标记 #

通过左连接并利用_merge列判断记录来源，筛选仅存在于df2的A、B组合：

# 仅取df1的A、B列做左连接，添加来源标记列
merged_df = df2.merge(df1[['A', 'B']], on=['A', 'B'], how='left', indicator=True)
# 筛选仅在df2中出现的记录，保留A、B列
result = merged_df[merged_df['_merge'] == 'left_only'][['A', 'B']]

方法2：利用元组集合+isin筛选 #

将df1的A、B组合转为元组集合，通过行级判断筛选df2中独有的组合：

# 提取df1的A、B列组合为不可变的元组集合
df1_ab_pairs = set(zip(df1['A'], df1['B']))
# 筛选df2中不在df1_ab_pairs里的记录
result = df2[~df2.apply(lambda row: (row['A'], row['B']) in df1_ab_pairs, axis=1)][['A', 'B']]

方法3：合并去重法（贴合MINUS的去重特性） #

Oracle的MINUS会自动去重，这种方法模拟该特性：

# 合并两个DataFrame的A、B列并标记来源
combined = pd.concat([
    df1[['A', 'B']].assign(from_df='df1'),
    df2[['A', 'B']].assign(from_df='df2')
])
# 找出所有重复的A、B组合
duplicated_pairs = combined.duplicated(subset=['A', 'B'], keep=False)
# 筛选仅来自df2且未重复的组合
result = combined[(~duplicated_pairs) & (combined['from_df'] == 'df2')][['A', 'B']]

对应的Oracle SQL等价语句（中文翻译） #

SELECT A, B FROM df2
MINUS
SELECT A, B FROM df1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dozel