如何从两个数据帧中找到不同行数的近似闭合值？

import pandas as pd

# 假设有两个数据帧 df1 和 df2

# 合并两个数据帧
df = pd.concat([df1, df2])

# 按行进行分组
groups = df.groupby(['column1', 'column2'])

# 自定义函数计算每行的近似闭合值
def calculate_closure(row):
    # 进行计算，得到近似闭合值
    closure_value = ...

    return closure_value

# 计算每个分组的近似闭合值
df['closure_value'] = groups.apply(calculate_closure)

# 比较近似闭合值与原始数据帧
diff_rows = df['closure_value'] != df1['closure_value']

# 筛选出不同行数的近似闭合值
diff_values = df.loc[diff_rows, 'closure_value']

# 打印结果
print(diff_values)