如何用Pandas筛选满足多日期列差异条件的DataFrame

给定如下结构的Pandas DataFrame（date1、date2、date3、date4列类型为object字符串类型）：

,unique_system_identifier,call_sign,date1,date2,date3,date4
0,3929436,WQZL268,14-06-2023,,14-06-2023,
1,3929436,WQZL268,,,,
2,3929437,WQZL269,14-06-2023,,14-06-2023,
3,3929437,WQZL269,,,,
4,3929438,WQZL270,14-06-2023,,14-06-2023,
5,3929438,WQZL270,,,,
6,3929439,WQZL271,14-06-2023,,14-06-2023,
7,3929439,WQZL271,,,,
8,3929440,WQZL272,14-06-2023,,14-06-2023,
9,3929440,WQZL272,,,,
10,3929441,WQZL273,14-06-2023,,14-06-2023,
11,3929441,WQZL273,,,,
12,3929442,WQZL274,14-06-2023,,14-06-2023,
13,3929442,WQZL274,,,,
14,3929443,WQZL275,14-06-2023,,14-06-2023,

需求：筛选出满足任一条件的行：date1与date3取值不同，或date2与date4取值不同（两者同时满足也需保留）。

解决方案 #

直接通过布尔索引实现筛选，步骤如下：

1. 构造筛选条件
   用!=比较对应列的取值，再用|（逻辑或）合并两个条件：

filter_condition = (df['date1'] != df['date3']) | (df['date2'] != df['date4'])

2. 应用条件筛选行
   将布尔条件传入DataFrame的索引，提取符合要求的行：

filtered_df = df[filter_condition]

说明 #

原数据中的空值以空字符串形式存在，!=操作可以直接识别空值与非空值、不同字符串之间的差异。比如某行date1有值但date3为空，或者date2和date4取值不一致，都会被纳入筛选结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者abhi krishnan