如何用Pandas提取DataFrame某列中另一列没有的值

方法一：布尔索引 + isin() #

这是最直观的实现方式，通过判断值的存在性筛选目标行：

import pandas as pd

# 示例数据（实际使用时替换为你的df1、df2）
df1 = pd.DataFrame({'A': ['I-13856942', 'I-13856914', 'I-13861633', 'I-13875002', 'I-13875673']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['I-13856942', 'I-13856914', 'I-13861633']})

# 筛选df1中A列不在df2中的行
df3 = df1[~df1['A'].isin(df2['A'])]

执行后df3的输出：

方法二：merge关联筛选 #

适合大数据量场景或需要明确关联逻辑的情况：

# 左连接df1和df2，新增来源标记列
df3 = df1.merge(df2, on='A', how='left', indicator=True)
# 仅保留仅在df1中存在的行，删除标记列
df3 = df3[df3['_merge'] == 'left_only'].drop(columns='_merge')

得到的结果与方法一完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者asmaa mahmoud