Python中Pandas DataFrame逐行检查相邻列值是否相等并新增列实现方法

核心实现逻辑 #

我们可以通过列移位对比的方式实现需求，该方法同时兼容数值、字符串等多种可比较数据类型，不需要逐行循环，执行效率高。

完整代码示例 #

初始化示例DataFrame（原有参考代码） #

import itertools as it
import pandas as pd

x_list = list(set(it.permutations([1,1,0,0])))
x_df =  pd.DataFrame(x_list)
x_df.columns = ['one', 'two', 'three', 'four']

新增校验结果列 #

# 方法1：仅适用于数值类型，通过行差分判断（代码更简洁）
# 新列值为True代表该行存在相邻列取值相等，False代表不存在
x_df['has_adjacent_equal'] = x_df.diff(axis=1).eq(0).any(axis=1)

# 方法2：兼容所有可比较数据类型，通过列移位对比（适用范围更广）
x_df['has_adjacent_equal'] = x_df.eq(x_df.shift(axis=1), axis=0).iloc[:,1:].any(axis=1)

# 若需要统计每行相邻相等的列对数量，把上述代码的any改为sum即可
x_df['adjacent_equal_count'] = x_df.diff(axis=1).eq(0).sum(axis=1)

逻辑说明 #

• 差分方法：diff(axis=1)会按行计算后一列减前一列的差值，差值为0即代表两列取值相等，再通过any(axis=1)逐行判断是否存在符合条件的列对。
• 移位方法：shift(axis=1)会将所有列向右平移一位，第一列填充为NaN，和原DataFrame逐元素对比后，去掉无意义的第一列对比结果，再逐行判断即可。

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