两个DataFrame行的顺序不一样,主键为A列,行数也不相同,用merge将两个DataFrame合并为一个DataFrame，并进行相减，生成一个新的DataFrame

你可以使用`merge`函数将两个DataFrame按照'A'列进行合并，然后进行相减操作，生成一个新的DataFrame。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': [10, 20, 30, 40],
                    'C': [100, 200, 300, 400]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 3, 2],
                    'B': [40, 30, 20],
                    'C': [400, 300, 200]})

# 使用merge合并两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 计算相减结果
subtracted_df = merged_df.iloc[:, 1:] - merged_df.iloc[:, 4:]

print(subtracted_df)

这样，你可以得到一个新的DataFrame `subtracted_df`，其中包含了按照'A'列合并后，其他列相减的结果。注意，这只是一个示例代码，具体实现还需要根据你的数据格式和需求进行调整。