如果两列中的值不同，则在数据框中创建新行答案

【问题标题】：Create new row in a dataframe if values from two columns are different如果两列中的值不同，则在数据框中创建新行
【发布时间】：2022-01-24 15:53:44
【问题描述】：

假设我有一个像这样的数据框：

     Col1   Col2   Tag_history   New_tag      Col5           created
0  Name1    Value1    Tag10      Tag10       Rank4     2021-03-21 12:58:09
1  Name1    Value2    Tag10      Tag10       Rank4     2021-03-21 13:58:09
2  Name1    Value3    Tag10      Tag10       Rank4     2021-03-21 14:58:09
3  Name2    Value1    Tag8       Tag9        Rank1     2021-03-21 10:58:09
4  Name2    Value2    Tag8       Tag9        Rank1     2021-03-21 11:58:09
5  Name2    Value4    Tag8       Tag9        Rank1     2021-03-21 12:58:09
6  Name2    Value5    Tag8       Tag9        Rank1     2021-03-21 13:58:09

所以，我想比较列 Tag_history 和新标签，如果标签已更改，我想添加一个在 Tag_history 中显示的新行以及新标签。例如对于 Name2，标签已从 Tag8 更改为 Tag9，所以我希望我的 df 看起来像这样：

   Col1   Col2   Tag_history   New_tag       Col5          created
0  Name1    Value1    Tag10      Tag10       Rank4    2021-03-21 12:58:09
1  Name1    Value2    Tag10      Tag10       Rank4    2021-03-21 13:58:09
2  Name1    Value3    Tag10      Tag10       Rank4    2021-03-21 14:58:09
3  Name2    Value1    Tag8       Tag9        Rank1    2021-03-21 10:58:09
4  Name2    Value2    Tag8       Tag9        Rank1    2021-03-21 11:58:09
5  Name2    Value4    Tag8       Tag9        Rank1    2021-03-21 12:58:09
6  Name2    Value5    Tag8       Tag9        Rank1    2021-03-21 13:58:09
7  Name2    IDLE      Tag9       Tag9        Rank1    2022-01-24 16:50:00 (current datetime)

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

首先，我不建议使用任何循环，因为它们不是很有效。

different_value = df[~(df['Tag_history'] == df['New_tag'])] #First check and search for rows that contains different "Tag_history" and "New_tag"

different_value.loc[:,'New_tag'] = different_value['Tag_history']  #Create the new rows

df = df.append(different_value, ignore_index = True) # append dataframes

【讨论】：

非常感谢，@seghair