Python 合并数据帧并保留合并准则不匹配的行

我有两个数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],'B': ['B0', 'B1', 'B2']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A3'],'B': ['B0', 'B1', 'B2']})

我现在想通过

'A'

列中的条目合并这两个数据帧。但我不想保留匹配的行，而是保留彼此不匹配的行

这意味着，我想得到一个新的数据帧，它看起来像这样：

df_new = pd.DataFrame({'A':['A3'], 'B':['B2']})

我怎么能这样做

非常感谢

试试这个，使用：

---

使用外部联接进行合并会得到类似的结果：

df1.merge(df2, how = 'outer', on = 'A', indicator = True)

可通过

查询
对其进行筛选：

df1.merge(df2, how = 'outer', on = 'A', indicator = True).query("_merge != 'both'")

注意
indicator=True
创建的列
\u merge
适合于筛选行。
您的
pd.merge（）中的
how='outer'
怎么样？谢谢！如果我在=['A'，B']
上使用
on，那么数据集首先由
'A'
合并，然后由列
'B'
合并。当列表作为
on
参数传递时，列表中的所有列都用作连接数据帧的复合键。这类似于'df1.A==df2.A&df1.B==df2.B'，类似于关系数据库中的SQL join子句。好的，这意味着，列首先由第一个参数连接，然后由第二个参数连接，对吗？我不确定
on=['A'，B']
和
on=['B'，A']
在实现此方法时。从合并逻辑和结果的角度来看，它是完全相同的。
    A  B_x  B_y      _merge
0  A0   B0   B0        both
1  A1   B1   B1        both
2  A2   B2  NaN   left_only
3  A3  NaN   B2  right_only

df1.merge(df2, how = 'outer', on = 'A', indicator = True).query("_merge != 'both'")

    A  B_x  B_y      _merge
2  A2   B2  NaN   left_only
3  A3  NaN   B2  right_only