Python 比较两个dataframe列以查看它们是否具有相同的值

我有两个dataframe列，看起来像这样：

   col1    col2 
0   A2      B8
1   B8      C3
2   D2      A2 

我想识别col1中不在col2中的所有值，反之亦然。在上述示例中，输出为：

C3, D2 

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这两个列表不是唯一的

为什么不将每列转换为一个

集合

并计算对称差

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': ['A2', 'B8', 'D2'],
                   'col2': ['B8', 'C3', 'A2']})

print set(df['col1']).symmetric_difference(set(df['col2']))

这张照片是：

set(['C3', 'D2'])

{'col2': ['C3'], 'col1': ['D2']}

编辑：

如果要跟踪哪些元素来自何处，可以对此进行调整并创建一个新词典，如下所示：

col1 = set(df['col1'])
col2 = set(df['col2'])

exclusive_items = {'col1': [x for x in col1 if x not in col2],
                   'col2': [x for x in col2 if x not in col1]}

print exclusive_items

其中，

exclusive\u items

中的每个键都包含该列特有的条目作为其值。这张照片是：

set(['C3', 'D2'])

{'col2': ['C3'], 'col1': ['D2']}

事实上，由于我们有集合，我们可以将其简化为：

exclusive_items = {'col1': col1-col2,
                   'col2': col2-col1}

第1列中的第2列中的第1列中的第2列中的第2列： ['D2']

in_col2_not_in_col1: ['C3']

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使用这种方法，是否有一种方法可以知道哪些在col1中，哪些不在col2中，哪些在col2中，哪些不在col1中？@CahnEx严格来说不是，但我添加了一个修改版本来演示这是如何可能的