如何基于col1列对比两个DataFrame，保留第二个的特定行？

你可以用pandas的isin()方法结合取反操作~快速实现需求，直接筛选出df2中col1值不在df1的col1集合里的行：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col2': [1, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'D', 'E', 'F'], 'col2': [2, 5, 6, 7]})

# 筛选目标行
result = df2[~df2['col1'].isin(df1['col1'])]
print(result)

运行后输出结果：

col1  col2
1    D     5
2    E     6
3    F     7

补充说明 #

• df2['col1'].isin(df1['col1'])会生成布尔序列，标记df2的col1值是否存在于df1的col1中
• 前缀~用于对布尔值取反，保留那些不在df1中的行
• 这种方法比merge更高效，尤其适合处理大数据量的情况

如果需要重置结果的索引，可以追加.reset_index(drop=True)：

result = df2[~df2['col1'].isin(df1['col1'])].reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hugoz13