如何在Pandas DataFrame中检测姓名变更但年龄未变的连续行异常

针对你提供的DataFrame，我们可以通过对比当前行与前一行的Name和Age字段，快速定位出"姓名变更但年龄未变"的错误行。

实现代码 #

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = [['tom', 10], ['tom', 10], ['sam', 23], ['sam', 23], ['sam', 23], ['alice', 23], ['alice', 30], ['alice', 30]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

# 定义错误判断条件：当前行姓名≠前一行姓名，且当前行年龄=前一行年龄
error_condition = (df['Name'] != df['Name'].shift(1)) & (df['Age'] == df['Age'].shift(1))

# 筛选并输出错误行
error_rows = df[error_condition]
print(error_rows)

代码说明 #

• df['Name'].shift(1)：将Name列整体向下偏移一行，实现当前行与前一行的姓名对比
• 两个条件通过&逻辑与组合，确保只有同时满足"姓名变更"和"年龄未变"的行才会被标记
• 运行后会直接输出符合条件的错误行：

  Name  Age
  5  alice   23
  

扩展提示 #

如果需要保留原行号的同时更清晰展示，可以添加索引列：

error_rows_with_index = df[error_condition].reset_index(names='原行号')
print(error_rows_with_index)

输出结果：

原行号    Name  Age
0     5  alice   23

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrea