Python 基于另一个数据帧中的两列创建数据帧子集

我有如下所示的熊猫数据框。df1和df2都是df的子集。现在我想创建df的两个新子集，我们称它们为dftrn和dftst。dftrn应包含df1和df2中的所有df值。dftst应该包含df1和df2中没有的df值。最快的方法是什么

df = pd.DataFrame({
    'product': ['prod1', 'prod1', 'prod1', 'prod2', 'prod2', 'prod2'],
    'date': ['2017-01-01', '2017-02-01', '2017-03-01', '2017-02-01', '2017-03-01', '2017-04-01'],
    'value': [5.1, 5.2, 5.4, 2.3, 2.2, 2.4]
})

df1 = pd.DataFrame({
    'product': ['prod1', 'prod1'],
    'date': ['2017-02-01', '2017-03-01'],
    'value': [5.1, 5.4]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'product': ['prod2', 'prod2'],
    'date': ['2017-02-01', '2017-04-01'],
    'value': [2.3, 2.4]
})

我希望dftrn和dftst看起来像什么并不重要：

dftrn
    date    product value
0   2017-02-01  prod1   5.2
1   2017-03-01  prod1   5.4
2   2017-02-01  prod2   2.3
3   2017-04-01  prod2   2.4

dftst
date    product value
0   2017-01-01  prod1   5.1
1   2017-03-01  prod2   2.2

将concat与isin结合使用

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DF1和DF2被视为不正确的数据帧。列的尺寸不匹配。可能只需在每个屏幕上删除一个产品。谢谢，已经修复。

s=pd.concat([df1,df2])
df[df.apply(tuple,1).isin(s.apply(tuple,1))]
Out[77]: 
         date product  value
2  2017-03-01   prod1    5.4
3  2017-02-01   prod2    2.3
5  2017-04-01   prod2    2.4
df[~df.apply(tuple,1).isin(s.apply(tuple,1))]
Out[78]: 
         date product  value
0  2017-01-01   prod1    5.1
1  2017-02-01   prod1    5.2
4  2017-03-01   prod2    2.2