Python 将一个数据帧的两列数据与另一个数据帧的两列数据进行比较，找出不匹配的数据

我有如下数据帧

df1

-

第二个数据帧df2如下-

我希望得到的数据帧如下

Dataframe df1和df2包含大量的列和数据，但这里我展示了示例数据。我的目标是将df1的Customer和ID列与df2的Customer和Part Number进行比较。比较是为了发现df1['Customer']和df1['ID']与df2['Customer']和df2['Part Number']的数据不匹配。最后将不匹配的数据存储到另一个数据帧

df3

。例如：ID为（89ab）的客户（rishab）出现在df1中，但不在

df2

中。因此，客户、订单和零件存储在

df3

中

我正在使用

isin（）

方法查找一列的

df1

与

df2

不匹配，但无法对两列进行比较

df3 = df1[~df1['ID'].isin(df2['Part Number'].values)]


#here I am only able to find mismatch based upon only 1  column ID but I want to include Customer also

我也可以使用循环，但是数据非常大（时间复杂度会增加），我确信可以有一个线性代码来完成这个任务。我也尝试过使用merge，但无法生成准确的输出

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那么，如何产生这个精确的输出呢？我也不能对两列使用

isin（）

，我认为

isin（）

不能对两列使用您可以尝试外部联接以获得不匹配的行。类似于

df3=df1.merge（df2，左上=['Customer'，'ID'，右上=['Customer'，'partnumber'，'how=“outer”）

实现这一点的最简单方法是：

df3 = df1.merge(df2, left_on = ['Customer', 'ID'],right_on= ['Customer', 'Part Number'],  how='left', indicator=True)
df3.reset_index(inplace = True)
df3 = df3[df3['_merge'] == 'left_only']

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在这里，您首先在列上执行一个

左连接

，并将

indicator=True

，这将给出另一个列，如_merge，其中的indicator提到数据存在的哪一侧，然后我们从中选择

left\u only

。

如果您以一种易于导入的方式提供示例数据，这将更容易回答，请参见@Wouter-sure。。。我将以可复制的熊猫为例进行编辑。谢谢你的回答。这也将考虑第二数据帧DF2的数据。但我只希望df3中的df1不匹配。DF2 DATAFRAM是非常LAT＝RGE，大约包含50000个ROWSCAN，请建议只考虑与第二DATAFRAMCEN的第一个数据帧不匹配的代码。您尝试这个代码> DF3= DF1。在哪里（（DF1.客户！= DF2.Customer）和（DF1.ID！= DF2. PARTIONE））< /代码>当然我会尝试…但不知道哪种解决方案会产生最终的精确结果。谢谢你的回答。你能告诉我为什么这里使用df_3吗。我想最后一行一定是df3是的，应该是，谢谢，我会更新的