比较python中sql中的两个列表，并使用pandas.io显示结果

我有一个关于python的问题。我试图比较两个数据帧，检查哪些元素不同，然后将它们插入另一个数据帧。这是我的数据帧。df1：

PN      Stock        WHS      Cost
1111     1           VLN       0.2
1111     2           VLN       0.2
1115     1           KNS       0.5 

df2：

因此，我们的想法是将df2中尚未在df1中的数据添加到df1中；df2中的第2行在df1中不存在，因此我想插入它。 我应该如何编写代码来查找不存在的行，以便插入它？ 我试过：

   for index, row in df1.iterrows():
        if df2[(df2['PN']==row['PN']) & (df2['Stock'] ==row['Stock']) & (df2['Whs'] = row['Whs']) & (df2['Cost']==row['Cost'])].empty
              print row['PN']

---

检查要更新的行，但我基本上打印了所有行，而不是不匹配的行。我怎样才能解决这个问题？是否可以以某种方式使用“IN”函数，将每个df1行与整个df2进行比较？

您可以使用外部连接来实现此结果

    pd.concat([df1,df2],join='outer')

---

有关如何处理索引等的更多选项，

我相信您希望执行外部：

---

列表2中的第2行在列表1中不存在

？？是的。只有

Time

列不存在…您的问题没有意义。您可以发布所需的输出，并且您在第二个df中声明第2行不存在，但它是杜撰人，更新的问题，现在列表2中的第2行在列表1中不存在

    pd.concat([df1,df2],join='outer')

In [29]:

df.merge(df1, how='outer')
Out[29]:
     PN  Stock  WHS  Cost   Time
0  1111      1  VLN   0.2  15:00
1  1111      2  VLN   0.2    NaN
2  1115      1  KNS   0.5    NaN
3  1111      3  VLN   0.2  16:00