比较多个熊猫列的值

Question

假设我有四列，每列中有字符串（pandas df）。 如果我想比较它们是否都相同，我想出了这样的东西：

df['same_FB'] = np.where( (df['FB_a'] == df['FB_b']) & (df['FB_a'] == df['FB_c']) & (df['FB_a'] == df['FB_d']), 1,0)

它工作正常，但看起来不太好，如果我必须添加第五或第六列，它会变得更加丑陋。 是否有另一种方法来测试所有列是否相同？ 或者，我可以计算这四列中的不同值。

Answer 1

您可以使用 + DataFrame.eq：

x,*y = ['FB_a', 'FB_b', 'Fb_c', 'FB_d']
df['same_FB'] = df[y].eq(df[x], axis=0).all(1).view('i1')

或者您可以使用 nunique:

c = ['FB_a', 'FB_b', 'Fb_c', 'FB_d']
df['same_FB'] = df[c].nunique(axis=1, dropna=False).eq(1).view('i1')

示例：

print(df)

    A  B  C  D  E
0  10  1  1  1  1
1  20  2  2  2  2
2  30  3  3  3  3
3  40  4  4  4  4

x,*y = ['B', 'C', 'D', 'E']
df['same'] = df[y].eq(df[x], axis=0).all(1).view('i1')

print(df)

    A  B  C  D  E  same
0  10  1  1  1  1     1
1  20  2  2  2  2     1
2  30  3  3  3  3     1
3  40  4  4  4  4     1

Answer 2

您可以使用链式 Python 逻辑。代码如下：

df['same_FB'] = np.where((df['FB_a'] == df['FB_b'] == df['FB_c'] == df['FB_d']), 1,0)