如何对比dataframe中取值相反的两列并完成校验及可视化？

校验方法 #

直接通过pandas逐行对比即可，支持布尔、字符串T/F、正负数值等多种相反场景：

import pandas as pd

# 构造样例数据
df = pd.DataFrame({
    'Col1': ['T', 'F', 'T', 'T'],
    'Col2': ['F', 'T', 'F', 'F']
})

# 场景1：取值为字符串T/F/布尔值，判断两列不等即为相反
df['is_reverse'] = df['Col1'] != df['Col2']
# 场景2：取值为数值，判断为正负相反，可修改为 df['is_reverse'] = df['Col1'] == -df['Col2']

# 全局校验两列是否完全相反
all_reverse = df['is_reverse'].all()
print(f"两列是否完全相反：{all_reverse}")

# 筛选出不满足相反规则的异常行
abnormal_rows = df[~df['is_reverse']]
print("异常行数据：\n", abnormal_rows)

可视化方法 #

用混淆矩阵热力图可以直观展示两列的取值匹配情况，完全相反的情况下只有两种交叉取值有计数：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成两列取值的交叉计数表
cross_tab = pd.crosstab(df['Col1'], df['Col2'])

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(6, 4))
sns.heatmap(cross_tab, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')
plt.title('Col1与Col2取值分布对比')
plt.xlabel('Col2')
plt.ylabel('Col1')
plt.show()

运行后如果热力图中仅Col1=T & Col2=F、Col1=F & Col2=T两个单元格有数值，其余单元格为0，即可确认两列完全相反。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16971617