从两个dfs之间的差异创建pandas df

Question

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我有两个pandas数据框df1和df2，每个都包含两列，其中包含对id及其各自网址的观察，

| id | url |          | id | url | 
------------          ------------
| 1  | url |          | 2  | url |
| 2  | url |          | 4  | url |
| 3  | url |          | 3  | url |
| 4  | url |          | 5  | url |
                      | 6  | url |

dfs中有一些观察结果，id列中有明确说明，例如观察2及其url都在dfs中。

在dfs中定位的那些＆＃39; double＆＃39;观察结果不一定必须相同，例如观察2位于df1的第一行，df2的第二行。

最后，dfs不一定具有相同数量的观察结果，例如df1有四个观察结果，df2有五个观察结果。

问题

我希望在df2中引出所有独特的观察结果并将其插入新的df（df3)，即我想获取，

| id | url |
------------
| 5  | url |
| 6  | url |

我该怎么办？

我已经尝试了this answer，但无法让它适用于我的双列数据帧。

我还试过this other answer，但这给了我一个空的common数据帧。

Answer 1

可能是这样的：df3 = df2[~df2.id.isin(df1.id.tolist())]

Answer 2

ID号码是一个很好的索引名称：

df1.index = df1.id
df2.index = df2.id

然后使用非常直截了当的index.difference：

diff_index = df2.index.difference(df1.index)
df3 = df2.loc[diff_index]