我希望我能正确地解释我的问题。.我有一个数据框（306x40），其中包含包含特定组数据的多行，我需要按索引对它们进行分组，这没有问题。接下来，我需要将这些行与具有特定条件的另一行进行比较。以以下数据为例：
Id Condition var1 var2 var3
1 1 0 1 0
1 3 1 1 0
2 2 0 0 1
2 3 0 0 1
2 1 0 0 1
因此，我需要将每个Id的var1，var2，var3与具有条件3的行进行比较。结果会让我知道任何变量都不同于条件3中的变量。可能的输出：
Id Condition var1 var2 var3 count_false
1 1 false true true 1
1 3 NaN NaN NaN NaN
2 2 true true true 0
2 3 NaN NaN NaN NaN
2 1 true true true 0
或者只是简单地说条件x与y Id的条件3不同
我希望你们能理解我的需求，但我很乐于阐述
提前非常感谢您！
编辑以使其更清楚：
数据由来自3种不同方法的患者细菌检测数据（临床数据）组成，请注意，每位患者使用的方法和次数不同。所以我有方法1、2、3，这些是不同的条件。变量是发现的不同细菌。方法1和2是黄金标准，方法3是需要验证的标准。所以我想看看方法3是否给出与方法1或方法2相同的结果。30多个变量是细菌，值1表示存在细菌，而0不存在。
与所需（条件）行进行比较时，＃x！= x.loc [i]为您提供每一行的真值。其余代码如下：
df=pd.DataFrame([[1,1,0,1,0],[1,3,1,1,0],[2,2, 0,0,1],[2,3, 0,0,1],[2,1, 0,0,1]],columns=['ID','Condition','var1','var2','var3'])
def comp(x):
i=x.index[x['Condition']==3][0]
#print(x!=x.loc[i])
truth=(x[['var1','var2','var3']]==x.loc[i,['var1','var2','var3']])
x=pd.concat([x[['ID','Condition']],truth],axis=1)
return x
grp=df.groupby('ID').apply(comp)
grp['count_false']=grp[['var1','var2','var3']].apply(lambda x: 3-x.sum(),axis=1)
print(grp)
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