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

Pandas构造函数中的series.gt()方法在序列对象元素与另一个对象（例如：序列、标量或列表型对象）之间执行大于条件运算。它等同于“series > Other”。

在这里，我们将看到如果两个输入对象的元素具有字符串类型数据，series.gt()方法如何应用大于条件运算。在这种情况下，比较使用它们的ASCII值进行。

我们只需要将一个字符串元素与另一个具有相同数据类型的相应元素进行比较。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序列的整数元素进行比较。

示例1

在下面的示例中，我们使用pandas.Series()构造函数创建了两个序列对象，序列对象中包含的元素的数据类型为字符串。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series(['a', 'B', 'C', 'D'])
print('First series object:',series1)

series2 = pd.Series(['A', 'b', 'C', 'd'])
print('Second series object:',series2)

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

输出

输出如下：

First series object:
0    a
1    B
2    C
3    D
dtype: object

Second series object:
0    A
1    b
2    C
3    d
dtype: object

Output:
0    True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

series.gt()方法成功地在两个序列对象的元素之间应用了大于条件运算。这里，大于条件使用它们的ASCII值进行应用。

示例2

在这个例子中，我们使用fill_value参数替换了缺失值（NaN）。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

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

series2 = pd.Series(['A', np.nan, 'E', 'C', 'd'])
print('Second series object:',series2)

# apply gt() method
result = series1.gt(series2, fill_value='b')
print("Output:")
print(result)

输出

输出如下：

First series object:
0    a
1    NaN
2    e
3    C
4    D
dtype: object

Second series object:
0    A
1    NaN
2    E
3    C
4    d
dtype: object

Output:
0    True
1    False
2    True
3    False
4    False
dtype: bool

gt()方法成功地替换并对两个序列对象的元素应用了大于条件。

更新于：2022年3月7日

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