panda通过将一个列条目与多个其他列中的条目相匹配来选择行

Question

在python2.7中，我创建了一个pandas数据帧，格式如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
'ID' : ['1','2','3'],
'sps1' : ['1001', '1111', '1000'],
'sps2' : ['1001','0001','NaN'],
'sps3' : ['1001','NaN','1000'],
'sps4' : ['1001','1101','0101']
})

因此，它看起来像：

^{pr2}$

每一行包含不同生物序列的数据，该序列具有唯一的ID（1、2、3等）。每个序列存在于4个不同的物种中（sps1-4）。每个序列中4个不同特征的存在（1）或不存在（0）被编码为4位代码。某些物种的序列缺失，因此记录了NaN。在

从这个数据框中，我想选择sps1的代码与其他物种的代码不匹配的行。在

所以在上面的示例中，我希望丢弃第0行（代码1001对所有SP都相同）和第2行（sps1代码1000与sps3的代码1000匹配），但保留第1行（sps1代码1111是唯一的）。在

最后，我希望将这些选定的行放入具有相同结构的新数据帧中。在

我不太习惯用熊猫。到目前为止，我设法找到了这样做的方法：

matches = df.loc[( (df['sps1'] != df['sps2']) & (df['sps1'] != df['sps3']) )].index
df_match = df.iloc[matches]

我可以在sps1和spxx的所有组合中继续这种风格，但在我的全面分析中，我将处理12个以上的物种，因此这是一个大量的输入，效率不高。我想一定有更干净的方法吗？在

Answer 1

你猜对了：

df.loc[[df.iloc[i,1:].duplicated().sum() == 0 for i in df.index]]

结果：

^{pr2}$