比较两个不同的数据框可以通过以下步骤来实现：

1. 导入所需的包numpy和pandas
2. 读取两个不同的数据框
3. 使用pandas的merge方法将两个数据框合并成一个
4. 使用numpy的where方法对数据框中的相同列进行比较并标记，生成新的列
5. 最后可以通过筛选新生成的列，找出差异的数据

示例代码如下：

import pandas as pd import numpy as np

#读取两个数据框 df1 = pd.read_csv('data1.csv') df2 = pd.read_csv('data2.csv')

#合并两个数据框并标记相同列中的差异 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer', suffixes=('_left', '_right')) merged_df['diff_data'] = np.where( merged_df['var1_left'] != merged_df['var1_right'], #条件判断 'var1_diff', #不相同的标记 np.where( merged_df['var2_left'] != merged_df['var2_right'], 'var2_diff', np.where( merged_df['var3_left'] != merged_df['var3_right'], 'var3_diff', 'no_diff' ))))

#筛选出差异的数据 diff_df = merged_df[merged_df['diff_data'] != 'no_diff'] print(diff_df)