Python DataFrame将两列分别与相应的内容进行比较，并检查一致性

我有一个数据集，其中有两列可疑地保存着相同的信息，并希望检查它们的一致性

具体来说，目标是查看取消

的时间是否为
0
（
1
），然后
保留状态必须为
签出
（
取消
），如果存在异常值，则打印异常值

df.loc[1:100，['取消'，'预订状态]]

显示：


我尝试了几种方法，例如

#检查异常值
（df['is_cancelled']==0和df['reservation_status']=='cancelled'）。任意（1）

但是失败了。
从技术上讲，它的拼写是Cancelled，但是假设您想使用Cancelled，您可以在括号内使用带有多个条件的
.loc
，并使用
&
而不是
和
，将
和
分开

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'is_canceled':[0,0,1,1], 'reservation_status': ['Check-Out','Canceled','Check-Out','Canceled']})

df.loc[
    ((df['is_canceled']==0) & (df['reservation_status']!='Check-Out')) |
    ((df['is_canceled']==1) & (df['reservation_status']!='Canceled'))
]

输出

    is_canceled reservation_status
1   0                     Canceled
2   1                    Check-Out

从技术上讲，它的拼写是Cancelled，但假设您想使用Cancelled，您可以在括号内使用带有多个条件的
.loc
，并使用
&
not
和
，使用
|
表示
或将两者分开

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'is_canceled':[0,0,1,1], 'reservation_status': ['Check-Out','Canceled','Check-Out','Canceled']})

df.loc[
    ((df['is_canceled']==0) & (df['reservation_status']!='Check-Out')) |
    ((df['is_canceled']==1) & (df['reservation_status']!='Canceled'))
]

输出

    is_canceled reservation_status
1   0                     Canceled
2   1                    Check-Out

是的，很奇怪。毫无理由，这个已发布的数据集在所有数据点中都使用了
cancelled
，这很奇怪。毫无理由，此发布的数据集在所有数据点中都使用了
取消的