Python DataFrame忽略空单元格对比列值标记结果问题求助

现有包含少量空单元格的数据集，结构如下：

需求为对比三对列：(P,S)、(Q,T)、(R,U)，对比时忽略空单元格，只要三组对比中至少存在一组两列值不匹配，就在result列打印YES。

原有实现代码如下：

a1=((file_1.iloc[:,13]!= file_1.iloc[:,16])& (file_1.iloc[:,13].notna() & file_1.iloc[:,16].notna()))
b1=((file_1.iloc[:,14]!= file_1.iloc[:,17]) & (file_1.iloc[:,14].notna() & file_1.iloc[:,17].notna()))
c1=((file_1.iloc[:,12] != file_1.iloc[:,15]) & (file_1.iloc[:,12].notna() & file_1.iloc[:,15].notna()))

mask9 = (a1|(b1&c1))

该代码无法在所有符合条件的场景下正确输出YES，需要排查问题并给出正确实现。

原有代码的最终判断逻辑错误：mask9 = (a1|(b1&c1)) 仅会在两种场景下标记YES：

• P和S列不匹配
• Q和T列不匹配 且 R和U列同时不匹配
  完全漏掉了「仅Q和T不匹配、其余对无有效不匹配」「仅R和U不匹配、其余对无有效不匹配」这两类符合要求的场景，自然无法覆盖所有正确结果。另外原代码变量无对应注释，可读性差，后续维护容易出现列对应错误。

核心逻辑修正：三个不匹配判断为或关系，只要任意一对满足「两列均非空且值不等」，就标记为YES。

# 判断(P,S)对：两列均非空且值不相等
ps_mismatch = file_1.iloc[:,12].notna() & file_1.iloc[:,15].notna() & (file_1.iloc[:,12] != file_1.iloc[:,15])
# 判断(Q,T)对：两列均非空且值不相等
qt_mismatch = file_1.iloc[:,13].notna() & file_1.iloc[:,16].notna() & (file_1.iloc[:,13] != file_1.iloc[:,16])
# 判断(R,U)对：两列均非空且值不相等
ru_mismatch = file_1.iloc[:,14].notna() & file_1.iloc[:,17].notna() & (file_1.iloc[:,14] != file_1.iloc[:,17])

# 任意一对不匹配即标记为YES
mask9 = ps_mismatch | qt_mismatch | ru_mismatch

# 给result列赋值
file_1.loc[mask9, 'result'] = 'YES'

用提供的样例数据验证，所有符合条件的行都能被正确标记：

• 第二行仅R=18、U=19.2不匹配，其余对存在空值，会被正确标记为YES
• 第四行仅R=21、U=23不匹配，Q和T值相等，会被正确标记为YES
• 第五行仅R=8、U=10不匹配，P和S值相等，会被正确标记为YES

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Surya_Jas