python pandas选择两列（不相等）的行。

hsp.loc[hsp['Len_old'] == hsp['Len_new']]

我试试这个代码，它的工作。python pandas选择两列（不相等）的行。

但我尝试了这些树

hsp.loc[hsp['Type_old'] == hsp['Type_new']] 
hsp.loc[hsp['Type_old'] != hsp['Type_new']] 
hsp.loc[hsp['Len_old'] != hsp['Len_new']]

他们没有工作。

我的数据表HSP就像

id Type_old Type_new Len_old Len_new 
1 Num  Num  15  15 
2 Num  Char  12  12 
3 Char  Num  10  8 
4 Num  Num  4  5 
5 Char  Char  9  10

是否有更好的方法来选择其中两列都没有queal行。

来源

2017-07-11 kkjoe

你是什么意思的“不工作”？预期产出是多少？实际输出是多少？我跑你提到的命令，他们正在工作，我期望他们。 – Bonifacio2

它在我身边工作 – Wen

如果您觉得它有用，请随时投票给我的答案。 – piRSquared

如何被==与混淆比较pd.Series

当如预期

df[['Len_old', 'Len_new']].assign(NE=df.Len_old != df.Len_new) 

    Len_old Len_new  NE 
0  15  15 False 
1  12  12 False 
2  10  8 True 
3  4  5 True 
4  9  10 True

0但是，如果列的值是一个字符串！

df[['Len_old', 'Len_new']].assign(NE=df.Len_old.astype(str) != df.Len_new) 

    Len_old Len_new NE 
0  15  15 True 
1  12  12 True 
2  10  8 True 
3  4  5 True 
4  9  10 True

确保两者是相同的类型。

来源

2017-07-11 17:33:38 piRSquared

使用补operator（~）

hsp.loc[~(hsp['Type_old'] == hsp['Type_new'])]

这给：

id Type_old Type_new Len_old Len_new 
1 2  Num  Char  12  12 
2 3  Char  Num  10  8

当布尔运算处理，补操作是反转True了一个方便的方式False

来源

2017-07-11 16:31:31 VinceP

'！='不适合你吗？ – Wen

python pandas选择两列（不相等）的行。

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