pandas两个dataframe求差集

可以使用pandas的merge函数来实现两个dataframe求差集的操作。具体步骤如下：

1. 使用merge函数将两个dataframe按照某一列进行合并，合并方式为outer，即保留所有行。

2. 使用isnull函数判断哪些行在第一个dataframe中出现，在第二个dataframe中没有出现，即为差集。

3. 使用loc函数获取差集。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建两个dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9, 10]})

# 按照'A'列合并两个dataframe
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')

# 获取差集
diff_df = merged_df.loc[merged_df['B_x'].isnull()]

print(diff_df)

输出结果为：

   A  B_x    B_y
4  5  NaN    9.
5  6  NaN   10.
  1  5.    NaN
1  2  6.    NaN

其中，B_x列为第一个dataframe中的B列，B_y列为第二个dataframe中的B列。可以看到，差集为第一个dataframe中的第一、二行。