检查数据框列中的所有值是否相同

Question

我想快速简单地检查 counts 的所有列值是否在数据框中都相同：

在：

import pandas as pd

d = {'names': ['Jim', 'Ted', 'Mal', 'Ted'], 'counts': [3, 4, 3, 3]}
pd.DataFrame(data=d)

输出：

  names  counts
0   Jim       3
1   Ted       4
2   Mal       3
3   Ted       3

我只想要一个简单的条件，即if all counts = same value 然后是print('True')。

有没有快速的方法来做到这一点？

Answer 1

一种有效的方法是将第一个值与其余值进行比较，并使用all：

def is_unique(s):
    a = s.to_numpy() # s.values (pandas<0.24)
    return (a[0] == a).all()

is_unique(df['counts'])
# False

虽然最直观的想法可能是计算unique 值的数量并检查是否只有一个，但这对于我们正在尝试做的事情来说会产生不必要的高复杂性。 Numpy 的 np.unique，由 pandas 的 nunique 调用，实现了底层数组的排序，其使用 quicksort（默认）具有 O(n·log(n)) 的估计复杂度。上面的做法是O(n)。

当我们将其应用于整个数据帧时，性能差异变得更加明显（见下文）。

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对于整个数据框

如果想对整个数据帧执行相同的任务，我们可以通过在all 中设置axis=0 来扩展上述内容：

def unique_cols(df):
    a = df.to_numpy() # df.values (pandas<0.24)
    return (a[0] == a).all(0)

对于共享示例，我们会得到：

unique_cols(df)
# array([False, False])

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这是上述方法与其他一些方法（例如使用nunique（对于pd.Series）的比较）的基准：

s_num = pd.Series(np.random.randint(0, 1_000, 1_100_000))

perfplot.show(
    setup=lambda n: s_num.iloc[:int(n)], 

    kernels=[
        lambda s: s.nunique() == 1,
        lambda s: is_unique(s)
    ],

    labels=['nunique', 'first_vs_rest'],
    n_range=[2**k for k in range(0, 20)],
    xlabel='N'
)

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以下是 pd.DataFrame 的时间安排。让我们也与numba 方法进行比较，这在这里特别有用，因为我们可以在给定列中看到重复值时立即利用捷径（注意：numba 方法仅适用于数字数据）：

from numba import njit

@njit
def unique_cols_nb(a):
    n_cols = a.shape[1]
    out = np.zeros(n_cols, dtype=np.int32)
    for i in range(n_cols):
        init = a[0, i]
        for j in a[1:, i]:
            if j != init:
                break
        else:
            out[i] = 1
    return out

如果我们比较这三种方法：

df = pd.DataFrame(np.concatenate([np.random.randint(0, 1_000, (500_000, 200)), 
                                  np.zeros((500_000, 10))], axis=1))

perfplot.show(
    setup=lambda n: df.iloc[:int(n),:], 

    kernels=[
        lambda df: (df.nunique(0) == 1).values,
        lambda df: unique_cols_nb(df.values).astype(bool),
        lambda df: unique_cols(df) 
    ],

    labels=['nunique', 'unique_cols_nb', 'unique_cols'],
    n_range=[2**k for k in range(0, 20)],
    xlabel='N'
)

Answer 2

使用np.unique更新

len(np.unique(df.counts))==1
False

或者

len(set(df.counts.tolist()))==1

或者

df.counts.eq(df.counts.iloc[0]).all()
False

或者

df.counts.std()==0
False

Answer 3

我认为nunique 做了很多不必要的工作。迭代可以在第一个差异处停止。这个简单通用的解决方案使用itertools：

import itertools

def all_equal(iterable):
    "Returns True if all elements are equal to each other"
    g = itertools.groupby(iterable)
    return next(g, True) and not next(g, False)

all_equal(df.counts)

甚至可以使用它一次性找到具有恒定内容的所有列：

constant_columns = df.columns[df.apply(all_equal)]

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一个更易读但性能较差的替代方案：

df.counts.min() == df.counts.max()

如有必要，请在此处添加skipna=False。

Answer 4

我更喜欢：

df['counts'].eq(df['counts'].iloc[0]).all()

我发现它最容易阅读，并且适用于所有值类型。根据我的经验，我也发现它足够快。