Python 计算表中行与行之间的不同列数

我有一个装满各种数据的熊猫数据框。其中一些是分类数据（作为“对象”类型存储在数据框中）

我想计算其中一行与所有其他行不同的字段（列）数

数据的示例形状（列为名称“i”、“j”、“k”；第一个数字为索引）：

我想比较的另一行（索引形式）：

我想要的结果是：

[1,1,2,0]

因为0和1在“k”处不同，0和2在“j”处不同，0和3在“i”和“j”处不同，0和4一点也不不同

我会经常这样做，所以我需要一个快速版本。我已经有一个通过循环来实现，但是速度很慢；我需要一些更快的东西，所以我正试图想出一个矢量化的版本

---

请注意，数据框将包含其他列（数字）；提供的数据没有提到它们，但您可以假设还有其他一些列（例如，包含int64的“h”）。我们希望忽略这些列。

广播、比较并总结结果：

diff = (df != np.array(['a', 'b', 'f'])).sum(1).tolist()

print(diff)
[1, 1, 2, 0]

如果数据位于单行数据框

s

，则解决方案如下所示：

df.ne(s.iloc[0].values, axis=1).sum(1).tolist()

---

广播、比较和总结结果：

diff = (df != np.array(['a', 'b', 'f'])).sum(1).tolist()

print(diff)
[1, 1, 2, 0]

如果数据位于单行数据框

s

，则解决方案如下所示：

df.ne(s.iloc[0].values, axis=1).sum(1).tolist()

---

我不知道这个问题+1用于匹配输出（-：回答正确的人，也许你可以添加

df.ne（s.iloc[0]，axis=1）。sum（1）

太好了！这使我获得了所需的速度。非常感谢。这个问题我不知道了。+1用于匹配输出（-：回答正确的人，也许你可以添加

df.ne（s.iloc[0]，axis=1）。sum（1）

太棒了！这让我获得了所需的加速。非常感谢。