如何从Pandas dataframe中删除行，如果相同的行存在于另一个dataframe中，但以来自两个df的所有列结束

要从一个Pandas dataframe中删除行，如果相同的行存在于另一个dataframe中，可以使用merge函数和drop函数来实现。

首先，使用merge函数将两个dataframe按照所有列进行合并，设置参数how='left'，这样会保留左侧dataframe的所有行，并将右侧dataframe中与左侧dataframe相同的行合并到一起。示例代码如下：

merged_df = df1.merge(df2, how='left', indicator=True)

接下来，使用drop函数删除merged_df中来自两个dataframe的所有列都存在的行。示例代码如下：

result_df = merged_df[merged_df['_merge'] != 'both'].drop('_merge', axis=1)

在这个例子中，result_df就是从df1中删除了与df2中相同行的结果。

下面是对这个过程的解释：

1. 使用merge函数将df1和df2按照所有列进行合并，how='left'表示保留左侧dataframe的所有行。
2. 添加一个名为'_merge'的新列，用于标记每一行是来自左侧dataframe还是右侧dataframe。'_merge'列的值为'both'表示来自两个dataframe的所有列都存在，即相同的行。
3. 使用drop函数删除'_merge'列的值为'both'的行，得到最终的结果。

这种方法可以确保只删除来自两个dataframe的所有列都存在的相同行，而保留其他行。

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注意：以上答案仅供参考，具体操作还需根据实际情况进行调整。