如何在Pandas DataFrame中标记两列值是否存在反向互换情况

嘿，作为Pandas新手碰到这个需求完全没问题，我给你捋个简单易懂的实现思路，附带代码示例～

核心思路 #

要判断某一行的(a,b)是否存在反向的(b,a)行，本质上就是看这两个值组成的无序对在整个DataFrame里出现过不止一次。所以我们可以把每一行的a和b转换成「有序对」（比如把小的放前面，大的放后面），这样反向的行就会变成完全一样的有序对，接下来只要统计每个有序对的出现次数，次数大于1就说明存在反向行啦！

具体代码实现 #

先整个示例DataFrame方便你测试：

import pandas as pd

# 示例数据，包含一组反向行(1,2)和(2,1)
df = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3, 4, 2],
    'b': [2, 1, 5, 6, 3]
})

然后一步步处理：

1. 生成每行的有序对：

# 把每行的a和b排序后转成元组，这样反向的行会得到相同的元组
df['pair'] = df.apply(lambda x: tuple(sorted([x['a'], x['b']])), axis=1)

2. 统计每个有序对的出现次数，并用这个次数生成c列：
   这里给你两种写法，第二种更高效，适合大数据量：

写法1（直观易懂）

# 统计每个pair的出现次数
pair_counts = df['pair'].value_counts()
# 把次数映射回原DataFrame，再判断是否大于1
df['c'] = df['pair'].map(pair_counts).apply(lambda x: 1 if x > 1 else 0)

写法2（高效简洁）

# 用groupby+transform直接计算每个组的数量，再转成0/1
df['c'] = df.groupby('pair')['pair'].transform('count').gt(1).astype(int)

3. 最后可以删掉中间的pair列（如果不需要的话）：

df = df.drop('pair', axis=1)

预期输出 #

运行后你会得到这样的结果：

a  b  c
0  1  2  1
1  2  1  1
2  3  5  0
3  4  6  0
4  2  3  0

可以看到前两行因为是反向对，c列标记为1，其他行没有对应的反向行，标记为0，完全符合你的需求～

另外补充一句：不管你的a、b列是数字还是字符串，这个方法都能用，因为sorted()对字符串也能正常排序哦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者max