如何对比两个Pandas DataFrame找出缺失的城市行？

方法1：集合差集快速定位缺失值 #

直接提取两个DataFrame的cities列转为集合，通过差集运算快速得到缺失的城市：

# 找出df2中没有、但df1有的城市
missing_in_df2 = set(df1['cities']) - set(df2['cities'])
print("df2缺失的城市：", missing_in_df2)

# 反过来，找出df1中没有、但df2有的城市（按需使用）
missing_in_df1 = set(df2['cities']) - set(df1['cities'])
print("df1缺失的城市：", missing_in_df1)

方法2：用isin()筛选缺失的完整行 #

如果需要获取缺失城市对应的整行数据，可用isin()配合取反操作：

# 获取df1存在、但df2不存在的行
missing_rows_in_df2 = df1[~df1['cities'].isin(df2['cities'])]
print("df2缺失的行：")
print(missing_rows_in_df2)

# 获取df2存在、但df1不存在的行（按需使用）
missing_rows_in_df1 = df2[~df2['cities'].isin(df1['cities'])]
print("df1缺失的行：")
print(missing_rows_in_df1)

方法3：全外连接标记差异 #

通过merge()做全外连接并标记匹配情况，直观展示两边的差异：

merged = df1.merge(df2, on='cities', how='outer', indicator=True)
# 筛选仅在df1存在的城市
only_in_df1 = merged[merged['_merge'] == 'left_only'][['cities']]
# 筛选仅在df2存在的城市
only_in_df2 = merged[merged['_merge'] == 'right_only'][['cities']]

print("仅在df1存在的城市：")
print(only_in_df1)
print("仅在df2存在的城市：")
print(only_in_df2)

注意事项 #

如果cities列存在首尾空格（比如示例中的城市名），建议先清理数据：

df1['cities'] = df1['cities'].str.strip()
df2['cities'] = df2['cities'].str.strip()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bruhlickd