检查熊猫数据框中的值对是否不相同

如何解决检查熊猫数据框中的值对是否不相同

我有熊猫数据框形式的数据集，如下：

在此数据集中，我想查找那些值不相同的名称和值。它也应适用于非平方矩阵。示例：

A to B is 4. So,B to A must be 4. But B to A is 8. 
A to C is 5. So,C to A must be 5. OK.
A to D is 8. So,D to A must be 8. But D to A is 5.
B to C is 6. So,C to B must be 6. But C to B is 3.
and so on...

所以，要输出为：

(A,B,4) and (B,A,8)
(A,D,8) and (D,5)
(B,C,6) and (C,3)

在相同的值处不打印。我正在尝试使用numpy数组和字典，但无法弄清楚确切的逻辑。

解决方法

这是使用熊猫的方法

data = {'A':[0,8,5,1],'B':[4,3,7,2],'C':[5,6,4,3],'D':[8,9,2,4],'F':[7,1]}
tdf = pd.DataFrame(data,index=['A','B','C','D','E'])
for idx in tdf.index:
    if idx in tdf.columns:
        for col in tdf.columns:
            if col in tdf.index and col != idx and tdf[idx][col] != tdf[col][idx]:
                print (f'({idx},{col},{tdf[idx][col]}) and ({col},{idx},{tdf[col][idx]})' )

tdf：

    A   B   C   D   F
A   0   4   5   8   7
B   8   0   6   9   5
C   5   3   0   2   6
D   5   7   4   0   2
E   1   2   3   4   1

，输出格式为：

(A,B,8) and (B,A,4)
(A,D,5) and (D,8)
(B,4) and (A,C,3) and (C,6)
(B,7) and (D,9)
(C,6) and (B,3)
(C,4) and (D,2)
(D,8) and (A,5)
(D,9) and (B,7)
(D,2) and (C,4)

感谢@ itprorh66提供的数据制作数据框：

df = pd.DataFrame({'A':[0,1]},'E'])

相交并创建一个方形数据框。

cmg = df.index.intersection(df.columns)
df = df[cmg].loc[cmg]

我们可以使用numpy的上下三角函数，并拔出上三角的索引：

mat = df.to_numpy()
tr = np.triu_indices(len(cmg),k=1)

然后将所有内容放入一个数据帧中，行名和列名的连接有点微不足道，但这就是我目前能做的最好的事情：

mat = df.to_numpy()
tr = np.triu_indices(len(cmg),k=1)
match_tri = pd.DataFrame({'i1':df.index[tr[0]] + ',' + df.columns[tr[1]],'v1':mat[tr],'i2':df.index[tr[1]] + ',' + df.columns[tr[0]],'v2':mat.T[tr]
                         })

然后，我们仅根据值进行子集化：

match_tri[match_tri.v1 != match_tri.v2]

        i1  v1  i2  v2
0   A,B 4   B,A 8
2   A,D 8   D,A 5
3   B,C 6   C,B 3
4   B,D 9   D,B 7
5   C,D 2   D,C 4