python - 在 Pandas DataFrame(时间序列)的列中查找所有具有不同值的行

Question

假设我有一个用 Python 编写的 pandas DataFrame，它显示一段时间内不同部门的业务部门负责人姓名。它可能看起来像 this并且可以像这样重新创建:

import pandas as pd
import numpy as np

d = pd.DataFrame({'Boss_January': ['Nina', 'Lena', 'Max', np.NaN], 'Boss_February': ['Nina', 'Emilia','Max','Leonie'],'Boss_March':['Nina','Lena','Mark','Leonie']})

我想找到业务部门负责人发生变化的部门，即不同列的值不完全相同的行。

由于单元领导者的变化(和缺失值)，结果应包括单元 1、单元 2 和单元 3，但不包括单元 0。

由于真正的 DataFrame 有更多的列，我不想通过遍历行并检查是否 Boss_January==Boss_February==Boss_March 来检查所有值。

Answer 1

您可以检查与第一个系列是否相等，测试所有值都是 True，然后取负值:

res = df[~df.eq(df.iloc[:, 0], axis=0).all(1)]

print(res)

  Boss_February Boss_January Boss_March
1        Emilia         Lena       Lena
2           Max          Max       Mark
3        Leonie          NaN     Leonie

如果您只需要索引，则不需要对数据帧进行子集化:

bools = ~df.eq(df.iloc[:, 0], axis=0).all(1)
idx = bools[bools].index

print(idx)

Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64')