从两个数据框中删除具有共同索引/索引的行

Question

我有以下示例数据帧df1和df2：

df1:

index    forts
cherry    0.65
apple     0.85
mangoes   0.1
bananas   0.7
grapes    0.88

df2:

index    forts
cherry    0.35
peaches   0.45
mangoes   0.14
vanilla   0.57
straws    0.89

尽管第一列下的值不同，但看到两个DataFrame都具有樱桃和芒果作为公共索引，我仍然希望df1从df2中删除公共索引，并对df2进行相同操作，并将它们分开。

print(df1[(df1['forts']!=df2['forts'])].dropna(how='all')) 

不起作用，因为它根据索引和列值查找重复项

最终的df1和df2应该如下所示：

df1:

index    forts
apple     0.85
bananas   0.7
grapes    0.88 

df2:

index    forts
peaches   0.45
vanilla   0.57
straws    0.89

Answer 1

让我们尝试

df1=df1[~df1.index.isin(df2.index)]
df2=df2[~df2.index.isin(df1.index)]

Answer 2

您可以在两个索引之间获取symmetric_difference并对其重新索引，然后dropna：

difference = df1.index.symmetric_difference(df2.index)

#reindex and dropna :
df1 = df1.reindex(difference).dropna()
df2 = df2.reindex(difference).dropna()