如何判断DataFrame字符串值不存在于另一DataFrame？代码实现求助

首先，你遇到的问题核心是单个字符串不能直接调用isin()方法——isin()是Pandas Series/DataFrame的专属方法，单个元素（比如你的df_hours.iloc[i,1]取出的'A'）没有这个属性，所以你的条件写法会报错。

一、先解决你循环写法的条件修正 #

如果一定要保留两层循环的写法，我们可以先把new_df的所有元素提取成一个集合（集合的查找效率远高于遍历整个DataFrame），然后用not in来判断：

# 提前把new_df的所有元素转成集合，避免每次循环都遍历整个new_df，提升效率
all_new_values = set(new_df.stack().values)

for i in range(len(df_hours)):
    for j in range(len(df_hours_copy)):
        # 修正后的条件：先判断两个值相等，再判断该值不在new_df的所有元素中
        if df_hours.iloc[i,1] == df_hours_copy.iloc[j,1] and (df_hours.iloc[i,1] not in all_new_values):
            # 这里执行插入new_df的操作，比如：
            new_df = pd.concat([new_df, df_hours.iloc[i:i+1]], ignore_index=True)

⚠️ 注意：df_hours_copy的作用这里不太明确，如果是用来去重的话，其实可以提前对df_hours做去重处理，没必要用两层循环，反而会大幅降低效率。

二、更高效的Pandas向量化写法（推荐） #

Pandas的设计初衷就是避免用循环处理数据，向量化操作的效率比循环高几个数量级，尤其是数据量大的时候。我们可以直接筛选出符合条件的行，再批量插入：

import pandas as pd

# 步骤1：提取new_df的所有元素，转成集合（如果需要统一类型，比如都转成字符串，可以加.astype(str)）
all_new_values = set(new_df.stack().astype(str).values)

# 步骤2：筛选df_hours中Category列的值不在all_new_values里的行
rows_to_insert = df_hours[~df_hours['Category'].isin(all_new_values)]

# 步骤3：把筛选出的行批量插入new_df
new_df = pd.concat([new_df, rows_to_insert], ignore_index=True)

关键说明：

1. new_df.stack()会把new_df的所有行和列转成一个多层索引的Series，再用.values取出所有元素，转成集合后查找速度极快。
2. ~df_hours['Category'].isin(all_new_values)：isin()在这里是Series的方法，会返回一个布尔Series，~取反，得到所有不在集合里的行。
3. pd.concat()是Pandas推荐的合并DataFrame的方法，比过时的append()更稳定可靠。

三、额外注意事项 #

如果new_df中存在不同数据类型（比如数字和字符串），可能会导致判断错误，比如字符串'A'和数字10不会被匹配。这时候可以统一把所有元素转成字符串：

all_new_values = set(new_df.stack().astype(str).values)

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