如果pandas序列对象包含字符串类型元素，series.ge()方法是如何工作的？

pandas构造函数中的series.ge()方法执行序列对象元素与另一个对象（可能是另一个序列或标量值）之间的大于或等于比较运算。此比较运算完全等于“series >= Other”。

在这里，我们将了解如果两个输入对象的元素具有字符串类型数据，series.ge()方法如何执行大于或等于比较运算。

如果序列包含一些字符串值，则在这种情况下，比较是使用它们的ASCII值进行的。我们只比较与具有相同数据类型的对应元素的字符串元素。否则，它将引发TypeError。我们不能将一个序列的字符串元素与另一个输入的整数元素进行比较。

示例1

在下面的示例中，使用pandas.Series()构造函数和整数和字符串列表创建两个序列。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series(['a', 72, np.nan, 'e', 'C', 78, 'D', 7])
print('First series object:',series1)

series2 = pd.Series(['A', 69, 87, 'E', 'C', 162, 'd', 2])
print('Second series object:',series2)

# apply ge() method
result = series1.ge(series2)
print("Output:")
print(result)

输出

输出如下：

First series object:
0    a
1    72
2    NaN
3    e
4    C
5    78
6    D
7    7
dtype: object

Second series object:
0    A
1    69
2    87
3    E
4    C
5    162
6    d
7    2
dtype: object

Output:
0    True
1    True
2    False
3    True
4    True
5    False
6    False
7    True
dtype: bool

series.ge()方法成功地对两个序列对象的元素应用了大于或等于比较运算，但是在这里，两个序列对象都包含一些字符串元素，在这种情况下，比较是使用它们的ASCII值进行的。

示例2

在这个例子中，我们通过将整数(100)指定给fill_value参数来替换缺失值(Nan)。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series(['a', 72, np.nan, 'e', 'C', 78, 'D', 7])
print('First series object:',series1)

series2 = pd.Series(['A', 69, 87, 'E', 'C', 162, 'd', 2])
print('Second series object:',series2)

# apply ge() method
result = series1.ge(series2, fill_value=100)
print("Output:")
print(result)

输出

输出如下：

First series object:
0    a
1    72
2    NaN
3    e
4    C
5    78
6    D
7    7
dtype: object

Second series object:
0    A
1    69
2    87
3    E
4    C
5    162
6    d
7    2
dtype: object

Output:
0    True
1    True
2    True
3    True
4    True
5    False
6    False
7    True
dtype: bool

ge()方法成功地比较了两个序列对象的元素，并且没有产生任何错误，因为我们比较的是相同数据类型的元素。

更新于：2022年3月7日

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