使用Python检查冒号是否包含相同的值或NaN

如果列中的每一行只包含与其他列中的元素相同或NaN的元素，我希望函数返回True

例如：

A  B  C
1  1  NaN
4  NaN  NaN
2  2  2

该函数应在此输入上返回

True

A  B  C
1  2  1
3  3  3

此输入中的函数应返回

False

。（因为1和2或不相同，且两者都不相同）

编辑：

=

或

equals（）

不起作用，因为：

它将NaN视为与NaN不同

如果我告诉熊猫们不要这样做，那么NaN和4仍然是不同的

---

这里的想法是在排除

NAN

值后，计算数据帧中每行的唯一值，如果count等于

1

，这意味着满足了条件，否则返回false

df.apply( lambda x: len(x[-x.isnull()].unique()) == 1 , axis = 1).all()

---

然后使用

all（）

仅当所有行满足条件时才返回

true

。这里的想法是在排除

NAN

值后，计算数据帧中每行的唯一值，如果count等于

1

，则表示满足条件，否则返回false

df.apply( lambda x: len(x[-x.isnull()].unique()) == 1 , axis = 1).all()

---

然后使用

all（）

仅当所有行满足条件时才返回

true

，

这是我在这里的第一篇文章，我不确定应该详细说明什么。我也不知道如何在熊猫身上做到这一点。如果我没有任何新的想法，我的前进之路就是用纯python解决它。我不认为这对stackoverflow特别有趣。你试过

df['A']==df['B']

？另外，您的输出需要解释，因为我不明白return True和return False在这里的意思。我将进行编辑。这是我在这里的第一篇文章，我不确定我应该详细说明什么。我也不知道如何在熊猫身上做到这一点。如果我没有任何新的想法，我的前进之路就是用纯python解决它。我不认为这对stackoverflow特别有趣。你试过

df['A']==df['B']

？此外，您的输出需要解释，因为我不明白返回True和返回False在这里的意思，我将进行编辑。