Python 如何显示行中具有不同值的列？

我有两行数据框：

+---------+---------+-----------+------------+
|       ID|     Type|      Index|        Code|
+---------+---------+-----------+------------+
|111111111|       aa|          1|         XXX|
|111111111|       aa|       null|         XXX|

如何显示那些在

df

行之间具有不同值的列？（可能有两行以上）

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在上面显示的示例中，预期的输出是

索引

，因为第一行的

索引

等于1，而第二行的

索引

等于null。

我想您可以通过迭代所有列来计算单个列中的不同值

如何计算不同的值：

您可以使用以下代码：

for col in df.columns:
   if len(df[col].value_counts()) > 1:
      print('The column ' +  col + ' has different values')

---

循环遍历pandas.DataFrame.columns，检查两行的每列值是否相同

import pandas as pd
data=[
    [111111111,'aa',1,'XXX'],
    [111111111,'aa','null','XXX'],
    [111111111,'aa','null','YYY']
]
df=pd.DataFrame(data, columns=["ID", "Type", "Index", "Code"])

def get_different_columns(r1, r2):
    different_col_list=[]
    for column in df.columns:
        if df.iloc[r1][column] != df.iloc[r2][column]:
            different_col_list.append(column)
    return different_col_list

print(get_different_columns(0,1))
#['Index']

print(get_different_columns(1,2))
#['Code']

print(get_different_columns(0,2))
#['Index', 'Code']

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您只需选择列的唯一值大于1的列（或数据帧）。您可以获得那些值与不同的列

def cols_having_unique(df):
    my_cols = []
    for col in df.columns:
        if df[col].nunique(dropna=False) > 1:
            my_cols.append(col)
    return df[my_cols].copy()

new_df = cols_having_unique(df)

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您正在寻找

nunique

df.columns[df.nunique（axis=0，dropna=False）.gt（1）]

您是否正在尝试比较每一行的值？还是仅连续行？你是否声称每一行都应该有相同的列值（除了例外）？@cs95:在

df

中的所有现有行中。那么，你能确认

df.columns[df.nunique（axis=0，dropna=False）.gt（1）]

是你想要的吗？或者你可能想按照rafaelc提到的ID来做这件事。如果这是重复的，请投票以重复的方式结束，或者留下评论。不要做出只链接到副本的答案。