从多个DataFrames中查找不同的列名

可以通过以下步骤实现：

首先，将所有的DataFrames合并为一个大的DataFrame。可以使用pandas库中的concat()函数将多个DataFrames按列合并。
使用pandas库中的columns属性获取合并后的DataFrame的所有列名。
使用pandas库中的duplicated()函数找到重复的列名，并将其标记为True。
使用pandas库中的unique()函数获取所有不重复的列名。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设有两个DataFrames df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12]})

# 合并DataFrames
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 获取所有列名
all_columns = merged_df.columns

# 找到重复的列名
duplicated_columns = merged_df.columns.duplicated()

# 获取不重复的列名
unique_columns = merged_df.columns[~duplicated_columns]

# 输出结果
print("所有列名：", all_columns)
print("不重复的列名：", unique_columns)

以上代码将输出以下结果：

所有列名： Index(['A', 'B', 'B', 'C'], dtype='object')
不重复的列名： Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

在这个例子中，合并后的DataFrame包含了'A'、'B'、'B'和'C'四个列名。其中，'B'是重复的列名。通过获取不重复的列名，我们可以得到'A'、'B'和'C'三个不同的列名。

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