如何基于pandas表中全局唯一值派生新列取值

核心逻辑 #

基于全表所有单元格的取值出现频次，逐行提取仅在全表范围内出现1次的取值，填充到新增的RESULT列中；若对应行没有符合该规则的取值，填充空值即可。

可直接运行的实现代码 #

import pandas as pd

# 构造和提问示例一致的测试数据集
df = pd.DataFrame({
    'COL1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'B'],
    'COL2': ['B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'A'],
    'COL3': ['C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']
})

# 统计全表所有取值的出现次数
value_count_map = df.stack().value_counts()

# 逐行匹配符合规则的取值，生成RESULT列
df['RESULT'] = df.apply(
    lambda row: next((cell_val for cell_val in row if value_count_map[cell_val] == 1), pd.NA),
    axis=1
)

效果说明 #

运行上述代码后，输出的DataFrame和示例预期完全一致：

• 前4行所有单元格的取值在全表中均出现2次及以上，RESULT列对应为空
• 第5行取值G仅在全表出现1次，对应RESULT填充G
• 第6行取值H仅在全表出现1次，对应RESULT填充H

如果你的唯一值规则有其他判定条件，只需要修改value_count_map[cell_val] == 1这部分的判断逻辑即可适配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rohit12