问题：如何根据df1('col1')中的值是否与df2('col3')中的任何值相等，从df1中移除相应的行？

在解决这个问题之前，我们需要做一些假设。假设数据框df1和df2的索引是一致的（不考虑实际的列值）。

解决方法：使用索引的差集操作。

代码如下：

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

这行代码的作用是，根据df1的索引是否在df2的索引中，来选择是否保留该行。如果索引在df2中不存在，则保留该行；如果索引在df2中存在，则移除该行。

通过使用`~df1.index.isin(df2.index)`，我们得到了一个布尔值的Series，其中为True的位置表示该行在df1中的索引不在df2中的索引中。

最后，我们使用`df1[~df1.index.isin(df2.index)]`来选择保留在df1中索引不在df2中的索引中的行，从而实现了根据df1('col1')的值是否与df2('col3')的值相等来移除行的目的。

值得注意的是，以上代码只考虑了索引是否一致，没有考虑实际的列值。如果需要考虑列值是否相等来决定是否移除行，可以使用类似的方法。

问题出现的原因是需要从df1中找出col1列的值与df2中col3列的任何值相等的行，并将这些行从df1中删除。解决方法有两种：

方法一：

1. 使用内连接将df1和df2进行合并，将合并结果存储在common变量中。

2. 通过筛选出col1和col2列的值不在common中的行来得到结果。

方法二：

1. 使用isin函数判断df1中的每个元素是否在df2中。

2. 将isin函数的结果取反，并使用dropna函数删除含有NaN值的行。

然而，如果df2中的行与df1的行的顺序不同，则第二种方法将无法得到正确结果。可以使用dropna函数的参数how='all'来解决这个问题。

另外，~符号在代码df1[~df1.isin(df2)]中表示取反操作，即选择不在df2中的元素。

根据不同的需求选择合适的方法来解决问题。

这个问题的出现是因为当前选择的解决方案产生了错误的结果。为了正确解决这个问题，我们可以将df1左连接到df2上，确保首先获得df2的唯一行。

首先，我们需要修改原始的DataFrame，添加包含数据[3, 10]的行。

df1 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5, 3], 
                           'col2' : [10, 11, 12, 13, 14, 10]}) 
df2 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3],
                           'col2' : [10, 11, 12]})
df1
   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12
3     4    13
4     5    14
5     3    10
df2
   col1  col2
0     1    10
1     2    11
2     3    12

执行左连接操作，消除df2中的重复行，以便df1的每一行与df2的一行进行连接。使用参数indicator返回一个额外的列，指示该行来自哪个表。

df_all = df1.merge(df2.drop_duplicates(), on=['col1','col2'], 
                   how='left', indicator=True)
df_all
   col1  col2     _merge
0     1    10       both
1     2    11       both
2     3    12       both
3     4    13  left_only
4     5    14  left_only
5     3    10  left_only

创建一个布尔条件：

df_all['_merge'] == 'left_only'
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5     True
Name: _merge, dtype: bool

为什么其他解决方案是错误的

一些解决方案犯了同样的错误 - 它们只检查每个值是否独立存在于每个列中，而不是同时存在于同一行中。添加最后一行，该行是唯一的，但包含了来自df2的两列的值，暴露了这个错误：

common = df1.merge(df2,on=['col1','col2'])
(~df1.col1.isin(common.col1))&(~df1.col2.isin(common.col2))
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
dtype: bool

这个解决方案得到了相同的错误结果：

df1.isin(df2.to_dict('l')).all(1)

但是，我想，他们假设col1是唯一的索引（问题中没有提到，但是显而易见）。所以，如果从来没有这样的情况，即对于相同的col1值有两个col2值（不能有两个col1=3的行），上述答案是正确的。

这当然不是显而易见的，所以你的观点是无效的。我的解决方案推广到了更多的情况。

问题，创建一个切片是否比创建一个布尔数组更容易？因为目标是获得行。

使用`df_all[df_all['_merge'] == 'left_only']`来得到包含结果的DataFrame。

对于新来的人来说，添加没有解释的额外行是令人困惑的。然后使这个解决方案更好。此外，我建议使用`how='outer'`，这样`_merge`列就会有left/right/both，当未来的读者尝试将解决方案应用到他们的问题时更容易理解。

有可能获得"left-only"的计数吗？

为什么需要`.drop_duplicates()`？我没有看到DF中有任何重复的行。