可以使用pandas的merge函数来实现不使用groupby的方式找出两个列之间差值最小的行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data1 = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
         'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
data2 = {'C': [15, 25, 35, 40, 55],
         'D': [5, 10, 15, 20, 25]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 添加一个辅助列，计算两列之间的差值
df1['diff'] = df1['A'] - df2['C']

# 找出差值绝对值最小的行
df_merged = pd.merge(df1, df2, left_on='diff', right_on='D')
min_row = df_merged.loc[df_merged['diff'].abs().idxmin()]

print(min_row)

在上面的示例中，我们首先使用merge函数将两个DataFrame按照差值列和辅助列进行合并。然后，使用loc函数和abs函数找出差值绝对值最小的行。最后，打印出找到的最小差值行。