如何通过比较 pandas 中的两个数据帧来呈现不同的列/行？

Question

我有两个数据框，但它们有更多的公共列和几个只出现在 dataframe 之一中的不同列。我想打印出那些不同的列和公共列，以便更好地了解另一个 dataframe 中更改了哪些列。我得到了一些有趣的在 SO 上发帖，但不知道为什么会出错。 我有两个具有以下形状的数据框：

df19.shape
  (39831, 1952)

df20.shape
(39821, 1962)

这是虚拟数据：

df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [4, 6],[11,13],[10,19],[21,23]], columns=['A', 'B'])
df2 = pd.DataFrame([[3, 4,0,7], [1, 3,9,2], [4, 6,3,8],[8,5,1,6]], columns=['A', 'B','C','D'])

当前尝试

我遇到了 SO 并尝试了以下操作：

res=pd.concat([df19, df20]).loc[df19.index.symmetric_difference(df20.index)]
res.shape
(10, 1984)

这给了我不同的行但没有不同的列。我也试过这个但给了我错误：

df19.compare(df20, keep_equal=True, keep_shape=True)

我应该如何通过比较 pandas 中的两个数据帧来呈现不同的行和列？ 有谁知道在 python 中轻松做到这一点？ 任何快速的想法？ 谢谢

客观的

我只是想呈现不同的行或列，以按列名或它具有的不同行来比较两个 dataframe。 比如df2相比df1，新增了哪些列； 类似地，哪些行被添加到 df2 等等。 任何的想法？

Answer 1

我建议通过按列名过滤来获取列。

common = [i for i in list(df1) if i in list(df2)]
temp = df2[common]

distinct = [i for i in list(df2) if i not in list(df1)]
temp = df2[distinct]

Answer 2

感谢@Shaido，这个对我有用：

import pandas as pd

df1=pd.read_csv(data1)
df2=pd.read_csv(data2)

df1_cols = df1.columns
df2_cols = df2.columns

common_cols = df1_cols.intersection(df2_cols)
df2_not_df1 = df2_cols.difference(df1_cols)