从两个数据集中创建一个集，其中只包含不在df2中的df1中的值

根据题目的要求，我们需要从两个数据集中创建一个集合，该集合只包含在df1中而不在df2中的值。这个问题涉及到数据集操作、数据集合并、数据过滤等方面的知识。下面是完善且全面的答案：

在云计算领域，数据集操作是指对数据集进行各种操作，如筛选、合并、过滤等。针对本问题，我们可以使用Python的pandas库进行操作。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以将df1和df2转换为pandas的DataFrame对象：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6, 7, 8],
                    'B': [9, 10, 11, 12, 13]})

接下来，我们可以使用pandas的merge函数进行数据集合并操作：

df_merge = pd.merge(df1, df2, how='left', indicator=True)

在上述代码中，参数how='left'表示以df1为基准，左连接合并df2。而参数indicator=True会在结果中添加一个特殊的"_merge"列，用于表示每个值是在哪个数据集中存在。

最后，我们可以通过过滤"_merge"列来获取只在df1中而不在df2中的值：

df_result = df_merge[df_merge['_merge'] == 'left_only'][df1.columns]

上述代码中，通过df_merge['_merge'] == 'left_only'来过滤出只在df1中而不在df2中的行。然后，通过[df1.columns]来选择并输出df1中的所有列。

至此，我们完成了从两个数据集中创建一个集合，该集合只包含在df1中而不在df2中的值。具体的答案如下：

从两个数据集中创建一个集，其中只包含不在df2中的df1中的值的操作步骤如下：

1. 首先，导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建df1和df2的DataFrame对象：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6, 7, 8],
                    'B': [9, 10, 11, 12, 13]})

1. 使用pandas的merge函数进行数据集合并操作：

df_merge = pd.merge(df1, df2, how='left', indicator=True)

1. 过滤"_merge"列获取只在df1中而不在df2中的值：

df_result = df_merge[df_merge['_merge'] == 'left_only'][df1.columns]

以上是完善且全面的答案，解释了操作步骤以及使用的库和函数。在实际应用中，我们可以根据具体需求调整代码，并根据数据集的不同进行相应的适配。