我有一个数据框，其中包括uni_town.columns=['State','RegionName']等美国大学城的清单。此外，我还有另一个数据框，其中包括housing_price.columns=['State','RegionName','housing_price']等美国城镇的房价。
我需要提取大学城和非大学城的房价数据。
对于大学城，我尝试了uni_town_data = pd.merge(housing_price, uni_town, how='inner', left_on=['State','RegionName'] , right_on=['State','RegionName'])，但结果却是正确的，但对于非大学城，这意味着housing price和uni_town_data的区别在于，我尝试了以下代码，但他们都不起作用
nonuni_town_data = pd.merge(housing_price, uni_town, how='left', left_on=['State','RegionName'] , right_on=['State','RegionName'])
和
nonuni_town_data = pd.concat(housing_price,uni_town_data).drop_duplicates(keep=False)
和
nonuni_town_data = housing_price[(~housing_price.State.isin(uni_town_data.State)) & (~housing_price.RegionName.isin(uni_town_data.RegionName))]
请帮助我如何获取非大学城的房价数据。