输出两个dataframe之间根据条件筛选出不满足相同条件的行

可以使用pandas.merge方法和参数`indicator=True`来实现这个需求。具体步骤如下：

1. 使用pandas.merge方法将两个DataFrame按照条件合并，合并方式为'outer'，并将参数`indicator=True`。
2. 筛选出_merge列中值为'left_only'或'right_only'的行，即为不满足条件的行。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 5], 'B': ['a', 'c', 'e']})

# 按照条件'A'合并两个DataFrame，并将_indicator列保留
merged = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer', indicator=True)

# 筛选出不满足条件的行
not_matched = merged.loc[(merged['_merge'] == 'left_only') | (merged['_merge'] == 'right_only')]

print(not_matched)

输出结果为：

   A  B_x  B_y      _merge
1  2    b  NaN   left_only
3  4    d  NaN   left_only
2  5  NaN    e  right_only

其中，'_merge'列的值为'left_only'表示该行只在左侧DataFrame中出现，'_merge'列的值为'right_only'表示该行只在右侧DataFrame中出现，即为不满足条件的行。