本文介绍如何使用 pandas 对 dataframe 中具有相同关键列（如 country 和 reference year）的行进行分组比对，自动识别并标记 value 值不一致的记录为“invalid”，一致则为“valid”。核心方法是 groupby + transform('nunique')。
在实际数据清洗与质量校验中，常需检测同一业务主键（如国家+年份）下指标值是否唯一。若存在多个不同 value，则说明数据存在逻辑冲突或录入错误，需标记为异常。
以下是一个典型示例：我们有包含 Country、Reference Year 和 value 三列的数据，目标是——对 Country 与 Reference Year 完全相同的行进行分组，若该组内 value 存在多个不同非空/有效值（或含空值与非空混存），则整组标记为 "Invalid"；否则为 "Valid"。
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(
data=[['Afghanistan','2015','5.1'],
['Afghanistan','2015','6.1'],
['Bahrain','2020',''],
['Bahrain','2020','32'],
['Bahrain','2021','32'],
['Bahrain','2022','32']],
columns=['Country', 'Reference Year', 'value']
)关键思路是：
✅ 按 ['Country', 'Reference Year'] 分组；
✅ 对每组的 'value' 列统计其去重后数量（nunique）；
✅ 若某组 nunique > 1，说明该组 value 不一致 → 全部标记为 "Invalid"；
✅ 否则标记为 "Valid"。
实现代码简洁高效：
df1['Validity'] = np.where(
df1.groupby(['Country', 'Reference Year'])['value'].transform('nunique').gt(1),
'Invalid',
'Valid'
)✅ transform('nunique') 会将每组的去重计数广播回原 DataFrame 的对应行，保持索引对齐； ✅ .gt(1) 等价于 > 1，返回布尔 Series； ✅ np.where 根据条件批量赋值，避免循环或 apply，性能优异。
运行后结果如下：
| Country | Reference Year | value | Validity |
|---|---|---|---|
| Afghanistan | 2015 | 5.1 | Invalid |
| Afghanistan | 2015 | 6.1 | Invalid |
| Bahrain | 2020 | Invalid | |
| Bahrain | 2020 | 32 | Invalid |
| Bahrain | 2021 | 32 | Valid |
| Bahrain | 2022 | 32 | Valid |
⚠️ 注意事项：
- nunique() 默认忽略 NaN，但本例中空字符串 '' 被视为有效值（非 NaN），因此 ['', '32'] 被计为 2 个不同值；如需将空字符串视作缺失，建议预处理：df1['value'] = df1['value'].replace('', np.nan)；
- 若 value 列含混合类型（如数字与字符串），nunique 仍能正确识别差异，但建议统一数据类型以提升鲁棒性；
- 此方法天然支持任意数量的关键列（只需扩展 groupby([...]) 列表），扩展性强。
该方案兼具可读性、性能与工程实用性，是 Pandas 数据一致性校验的标准实践之一。
