如何在Pandas DataFrame中筛选并仅展示指定对比列值不同的行

其实这个需求很容易实现，核心就是先筛选出Name和Displ_name不相等的行，再明确指定只保留这两列就行啦！给你几种实用的方法：

方法一：高效的列直接对比（推荐） #

这种方法比apply或者np.where更简洁高效，尤其适合你的数据集：

# 生成布尔掩码：标记两行值不等的行
mask = df_full["Name"] != df_full["Displ_name"]
# 筛选行并仅保留Name和Displ_name列
diff_rows = df_full.loc[mask, ["Name", "Displ_name"]]

如果想让结果的索引更整洁（避免原DataFrame的索引混乱），可以加上重置索引的操作：

diff_rows = df_full.loc[mask, ["Name", "Displ_name"]].reset_index(drop=True)

方法二：优化你原来的apply写法 #

如果你习惯用apply，只需要在筛选之后加上列选择即可：

diff_rows = df_full[df_full.apply(lambda x: x["Name"] != x["Displ_name"], axis=1)][["Name", "Displ_name"]]

不过要注意，apply在处理大型数据集时效率会比直接列对比低一些，所以更推荐第一种方法。

方法三：基于你已有的np.where结果 #

如果你已经用np.where生成了布尔列表，也可以直接用它来筛选：

comparison_column = np.where((df_full["Name"] == df_full["Displ_name"]), True, False)
# 取反得到不等的行，再选择指定列
diff_rows = df_full.loc[~comparison_column, ["Name", "Displ_name"]]

这里的~是取反操作，把原来的True（相等）转换成False，False（不等）转换成True，刚好符合我们的筛选需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Elena Dobrovskiy