Python 数据帧行比较

我有一个熊猫

数据帧

，如下所示

       id  label_x label_y
0        1    F    R
1        2    F    F
2        3    F    F
3        4    F    F
4        5    F    F

现在我想计算一下label_x和label_y的出现次数是相等的还是不相等的。在这种情况下，只有一次不相等，4次相等

df = pd.DataFrame({'id' : ["1","2","3","4","5"],
                'label_x'  : ["F","F","F","F","F"], 'label_y' : ["R","F","F","F","F"]})

有很多方法可以做到这一点，包括上面

In [43]: (df.label_x == df.label_y).value_counts()
Out[43]:
True     4
False    1
dtype: int64

---

我想出了这个解决办法。那是最好的吗

def compare(x):
    if x[1] == x[2]:
        return 'yes'
    else:
        return 'no'

df['result'] =  df.apply(compare, axis=1)

df2 = pd.DataFrame({'count' : df.groupby( ["result"] ).size()}).reset_index()

---

感谢您的简单解决方案。这并不能解释

np.nan==np.nan

equaling

False

他的示例数据：-）

def compare(x):
    if x[1] == x[2]:
        return 'yes'
    else:
        return 'no'

df['result'] =  df.apply(compare, axis=1)

df2 = pd.DataFrame({'count' : df.groupby( ["result"] ).size()}).reset_index()