您可以拆分 Dataframe ，每次拆分compare，并使用比较的索引从原始 Dataframe 中获取对应的行。

df1 = df[['SYS A Item 1', 'SYS A Item 3', 'SYS A Item 3']]
df2 = df[['SYS B Item 1', 'SYS B Item 3', 'SYS B Item 3']]

idx = df1.compare(df2).index

df.iloc[idx]

您可以根据条目创建集合，然后检查这些集合是否不共享单个项目：

a = df[['sys a item 1', 'sys a item 2', ...]].apply(set, axis=1).copy()  # <- columns of system a
b = df[['sys b item 1', 'sys b item 2', ...]].apply(set, axis=1).copy()  # <- columns of system b
# create mask where sys-a and sys-b don't share a single item
mask = [set(x).isdisjoint(y) for x, y in zip(a, b)]
# filter dataframe by using the mask
df[mask]