Python 如何跨越两个具有不同列名和大小的数据帧，并在一列中获取不同的数据？

我试图跨越两个数据帧，以提取特定列中

df1

和

df2

中缺少的数据：

import pandas as pd
import numpy as np


df=pd.read_csv("OMS.csv", delimiter=",", skipinitialspace=True, sep='\s*,\s*',
                           header=0, encoding='ascii', engine='python')

df2=pd.read_csv("Report.csv", delimiter=";", skipinitialspace=True, sep='\s*,\s*',
                           header=0, engine='python')



df['Fecha Pedido'] = pd.to_datetime(df['Fecha Pedido'], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")

oms = df[(df['Fecha Pedido'] >= '2020-10-20') & (df['Fecha Pedido'] < '2020-10-22')]

vtex = df2[(df2['Status']!='Cancelado') & (df2['Status']!='Cancelamiento Solicitado')]

nroexterno = oms['Nro Pedido Externo']

Order = vtex['Order']

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
df=pd.read_csv（“OMS.csv”，delimiter=“，”，skipinitialspace=True，sep=“\s*，\s*”，
header=0，encoding='ascii'，engine='python'）
df2=pd.read_csv（“Report.csv”，delimiter=“；”，skipinitialspace=True，sep=“\s*，\s*”，
header=0，engine='python'）
df['Fecha Pedido']=pd.to_datetime（df['Fecha Pedido'，format=“%Y-%m-%d%H:%m:%S”）
oms=df[（df['Fecha Pedido']>='2020-10-20'）和（df['Fecha Pedido']<'2020-10-22'）]
vtex=df2[（df2['Status']！='Cancelado'）和（df2['Status']！='Cancelamiento requestado'）]
nroexterno=oms['Nro Pedido Externo']
订单=vtex[“订单”]

我需要穿过这两列（

['Nro Pedido Externo']

和

vtex['Order']

），并使用oms中的数据创建一个新的数据框，但不在vtex中

：）