在Pandas中 求差集没有专门的函数。处理办法就是将两个DataFrame追加合并，然后去重。
divident.append(hasThisYearDivident) noHasThisYearDivident = divident.drop_duplicates(subset='ts_code', keep=False, inplace=True, ignore_index=True)
具体函数用法：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.html#pandas.DataFrame.append
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html#pandas.DataFrame.drop_duplicates
补充示例：Pandas中两个DataFrame的差集
在pandas中，两个DataFrame的差集并没有直接的库内置方法，现在我们希望有一种方法，就像python中set内置的求差集一样，来找到两个DataFrame的差集。
> a=set((1,2,3))
> a
{1, 2, 3}
> b=set((2,3,4))
> b
{2, 3, 4}
> a-b
{1}
上面代码片段是对set的内置求差集方法的回顾，现在我们希望能有类似的方法来找两个DataFrame的差集。
解决思路是这样的：
对于有同样Index的a,b两个DataFrame，如果现在要求a对b的差集，那么可以（1)连续两次扩充a，使用append方法（2）然后使用drop_duplicates方法对a进行去重，并且参数keep=False。原理很简单，也很巧妙，连续扩充2次a，那么新扩充完后的DataFrame中来自b的row肯定是重复的，去重时候，b全部被删除，与此同时，a中跟b重复的row也会顺带着被删除。
代码实现：
> import pandas as pd
> data_a={'state':[1,1,2],'pop':['a','b','c']}
> data_b={'state':[1,2,3],'pop':['b','c','d']}
> a=pd.DataFrame(data_a)
> b=pd.DataFrame(data_b)
> a
state pop
0 1 a
1 1 b
2 2 c
> b
state pop
0 1 b
1 2 c
2 3 d
> a=a.append(b)
> a=a.append(b)
> a
state pop
0 1 a
1 1 b
2 2 c
0 1 b
1 2 c
2 3 d
0 1 b
1 2 c
2 3 d
> a.drop_duplicates(subset=['state','pop'],keep=False)
state pop
0 1 a
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。