比较两个pandas数据框并追加不存在的行

在比较两个pandas数据框并追加不存在的行时，可以使用pandas库中的merge()函数和concat()函数来实现。

1. merge()函数：用于根据指定的列将两个数据框进行合并。可以通过指定参数on来指定用于合并的列名，通过参数how来指定合并方式。常用的合并方式有inner（内连接，只保留两个数据框中共有的行）、outer（外连接，保留两个数据框中所有的行）、left（左连接，保留左侧数据框的所有行）和right（右连接，保留右侧数据框的所有行）。
2. concat()函数：用于将两个数据框按行或列进行拼接。可以通过指定参数axis来指定拼接的方向，axis=0表示按行拼接，axis=1表示按列拼接。

下面是一个示例代码，演示如何比较两个pandas数据框并追加不存在的行：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'B': ['c', 'd', 'e']})

# 使用merge()函数进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')

# 找出不存在的行
missing_rows = merged_df[merged_df['B_y'].isnull()]

# 追加不存在的行到原数据框
df1 = pd.concat([df1, missing_rows[['A', 'B_y']]], ignore_index=True)

# 打印结果
print(df1)

在上述代码中，首先使用merge()函数将两个数据框按照列"A"进行外连接合并，得到合并后的数据框merged_df。然后通过判断列"B_y"是否为空来找出不存在的行，将这些行追加到原数据框df1中，最后打印结果。

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