由两个df比较的pandas drop副本

Question

我正在收集一些数据帧，并将其写入我的mysql数据库中。现在，有时新旧的df都有重复的东西，我想把它们丢掉。例如：

旧df：

               timestamp    volume   price
id
211007692  1520969598625  0.181410  9044.9
211007688  1520969598364  0.100000  9045.0
211007687  1520969598340  0.050110  9045.0
211007673  1520969598122  0.005090  9046.1
211007667  1520969597783  0.083778  9046.1
211007666  1520969597782  0.010000  9046.1
211007665  1520969597781  0.010000  9046.1
211007664  1520969597780  0.010415  9046.1
211007663  1520969597779  0.012977  9046.1

新df

           timestamp    volume   price
id
211007709  1520969599391  0.061845  9043.6
211007708  1520969599370  0.181066  9043.6
211007705  1520969599222  0.132000  9043.5
211007700  1520969599006  1.000000  9044.5
211007694  1520969598710  0.100000  9043.5
211007692  1520969598625  0.181410  9044.9
211007688  1520969598364  0.100000  9045.0
211007687  1520969598340  0.050110  9045.0

有没有一种优雅的方法来整理所有重复的内容？

Answer 1

来自duplicated的单程

s=pd.concat([old,new],keys=['old','new'])

s[s.reset_index(level=1).duplicated(keep=False).values]
Out[492]: 
                   timestamp   volume   price
    id                                       
old 211007692  1520969598625  0.18141  9044.9
    211007688  1520969598364  0.10000  9045.0
    211007687  1520969598340  0.05011  9045.0
new 211007692  1520969598625  0.18141  9044.9
    211007688  1520969598364  0.10000  9045.0
    211007687  1520969598340  0.05011  9045.0