如何在新Pandas DataFrame中添加另一DataFrame中无匹配值的行？

原始数据示例 #

>>> df1
        A
0  value1  
1  value2  
2  value3 
3  value4
4  value5 

>>> df2
        A
0  value2  
1  value3 
2  value4

需求说明 #

生成df3，仅保留df1中A列值不在df2.A中的行，最终结果如下：

>>> df3
        A
0  value1  
1  value5 

注：df1和df2除A列外可能包含其他列，且A列所有值均为字符串。

实现方案 #

方案一：利用isin()取反筛选 #

通过isin()生成布尔掩码，再对掩码取反（~），直接筛选出符合条件的行，无需单独保留布尔值结果：

# 生成筛选掩码，筛选df1.A不在df2.A中的行
mask = ~df1['A'].isin(df2['A'])
df3 = df1[mask].reset_index(drop=True)

方案二：通过merge()实现左连接筛选 #

借助左连接操作，保留df1中无法与df2匹配的行，具体步骤如下：

# 左连接df1与df2，添加_merge列标记匹配状态
df3 = df1.merge(df2, on='A', how='left', indicator=True)
# 筛选仅在df1中存在的行，移除_merge列并重置索引
df3 = df3[df3['_merge'] == 'left_only'].drop(columns='_merge').reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nick Seymour