删除一列中的值等于另一列中的值的行

Series.ne

（

!=

）

df[df['Column2'] != df['Column4']]  Column1  Column2 Column3  Column40     Pat      123    John      4561     Pat      123    John      3453   Larry      678   James      983

或者，使用

operator.ne

df[operator.ne(df['Column2'], df['Column4'])]  Column1  Column2 Column3  Column40     Pat      123    John      4561     Pat      123    John      3453   Larry      678   James      983

比较两者；得到一个面具，然后过滤。

使用

loc

df.loc[lambda x : x['Column2'] != x['Column4']]  Column1  Column2 Column3  Column40     Pat      123    John      4561     Pat      123    John      3453   Larry      678   James      983

query

df.query('Column2 != Column4')  Column1  Column2 Column3  Column40     Pat      123    John      4561     Pat      123    John      3453   Larry      678   James      983

np.vectorize

import operatorf = pd.np.vectorize(lambda x, y: x != y)df[f(df['Column2'], df['Column4'])]  Column1  Column2 Column3  Column40     Pat      123    John      4561     Pat      123    John      3453   Larry      678   James      983

…纯娱乐。

清单理解

df[[x != y for x, y in zip(df['Column2'], df['Column4'])]]  Column1  Column2 Column3  Column40     Pat      123    John      4561     Pat      123    John      3453   Larry      678   James      983

比您想像的还要快！