Python dataframe 比较两列不等 输出不等行

要比较两列不等，并输出不等行，可以使用pandas中的条件筛选。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': [1, 3, 3]
})

# 使用条件筛选比较col1和col2不等的行
result = df[df['col1'] != df['col2']]

# 输出结果
print(result)

输出结果如下：

   col1  col2
1     2     3

以上代码中，首先创建了一个DataFrame，然后使用条件筛选的方式，筛选出了col1和col2不相等的行，并保存到result变量中。最后输出了筛选结果。

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python DataFrame其中两列数据用科学计数法显示

你可以使用 pandas 中的 `DataFrame.style.format` 方法来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'col1': [1.23456789, 2.3456789, 3.456789],
        'col2': [0.0000123456789, 0.000123456789, 0.00123456789]}
df = pd.DataFrame(data)

# 用科学计数法格式化数据框中的两列
df.style.format({'col1': '{:.2e}', 'col2': '{:.2e}'})

在这个示例中，我们创建了一个包含两个列的数据框，并使用了 `DataFrame.style.format` 方法将数据框中的两列格式化为科学计数法。`'{:.2e}'` 是一个格式化字符串，其中的 `2` 表示保留两位小数，`e` 表示科学计数法。你可以根据需要调整这些参数。

python dataframe中两列数据相加得到一列新的数据

你可以使用 pandas 库中的 DataFrame 的 add() 方法将两列数据相加，然后将结果存储在一个新的列中。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})

# 将 A 列和 B 列相加，存储在 C 列中
df['C'] = df['A'].add(df['B'])

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

在这个例子中，将 DataFrame 的 A 列和 B 列相加，并将结果存储在一个新的列 C 中。