python pandas選擇兩列（不相等）的行。

hsp.loc[hsp['Len_old'] == hsp['Len_new']]

我試試這個代碼，它的工作。python pandas選擇兩列（不相等）的行。

但我嘗試了這些樹

hsp.loc[hsp['Type_old'] == hsp['Type_new']] 
hsp.loc[hsp['Type_old'] != hsp['Type_new']] 
hsp.loc[hsp['Len_old'] != hsp['Len_new']]

他們沒有工作。

我的數據表HSP就像

id Type_old Type_new Len_old Len_new 
1 Num  Num  15  15 
2 Num  Char  12  12 
3 Char  Num  10  8 
4 Num  Num  4  5 
5 Char  Char  9  10

是否有更好的方法來選擇其中兩列都沒有queal行。

來源

2017-07-11 kkjoe

你是什麼意思的「不工作」？預期產出是多少？實際輸出是多少？我跑你提到的命令，他們正在工作，我期望他們。 – Bonifacio2

它在我身邊工作 – Wen

如果您覺得它有用，請隨時投票給我的答案。 – piRSquared

如何被==與混淆比較pd.Series

當如預期

df[['Len_old', 'Len_new']].assign(NE=df.Len_old != df.Len_new) 

    Len_old Len_new  NE 
0  15  15 False 
1  12  12 False 
2  10  8 True 
3  4  5 True 
4  9  10 True

0但是，如果列的值是一個字符串！

df[['Len_old', 'Len_new']].assign(NE=df.Len_old.astype(str) != df.Len_new) 

    Len_old Len_new NE 
0  15  15 True 
1  12  12 True 
2  10  8 True 
3  4  5 True 
4  9  10 True

確保兩者是相同的類型。

來源

2017-07-11 17:33:38 piRSquared

使用補operator（~）

hsp.loc[~(hsp['Type_old'] == hsp['Type_new'])]

這給：

id Type_old Type_new Len_old Len_new 
1 2  Num  Char  12  12 
2 3  Char  Num  10  8

當布爾運算處理，補操作是反轉True了一個方便的方式False

來源

2017-07-11 16:31:31 VinceP

'！='不適合你嗎？ – Wen

python pandas選擇兩列（不相等）的行。

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