如何在两个Pandas Series对象元素上应用大于等于运算？

在Pandas Series构造函数中，有一个名为ge()的方法，用于在两个Pandas Series对象元素之间应用大于等于比较运算。

此方法的输出是一个新的包含布尔值（True或False）的Series对象。如果为True，则表示该元素大于等于另一个Series对象中对应的元素。其余值为False。

ge()方法有三个参数：fill_value、other和level。other参数接受第二个输入（Series或标量）；fill_value参数接受None或浮点值，用于在执行方法时用指定数据替换缺失值。

默认情况下，此参数将用NaN填充缺失值；level参数接受整数或名称，用于跨级别广播。

示例1

以下是一个示例，用于理解如何在Pandas中对两个Series对象的元素应用大于等于运算。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series([1, np.nan, 12, np.nan, 86, 89], index=list("ABCDEG"))
print('First series object:',series1)

series2 = pd.Series([np.nan, np.nan, 2, 74, 72, 61], index=list("ABCDEF"))
print('Second series object:',series2)

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

解释

首先，我们使用Pandas Series构造函数创建了两个Pandas Series对象。然后，我们在它们之间应用了ge()方法。

输出

输出如下：

First series object:
A    1.0
B    NaN
C    12.0
D    NaN
E    86.0
G    89.0
dtype: float64

Second series object:
A    NaN
B    NaN
C    2.0
D    74.0
E    72.0
F    61.0
dtype: float64

Output:
A    False
B    False
C    True
D    False
E    True
F    False
G    False
dtype: bool

在上面的输出块中，我们可以看到该方法成功返回了给定两个Series对象的大于等于比较运算的结果。

示例2

让我们以之前的示例为例，这次用整数1替换缺失值来应用ge()方法。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series([1, 12, np.nan, 86, 89], index=list("ABCDE"))
print('First series object:',series1)

series2 = pd.Series([32, 2, 74, 72, 61], index=list("ABCDF"))
print('Second series object:',series2)

# apply ge() method
result = series1.ge(series2, fill_value=1)
print("Output:")
print(result)

输出

输出如下：

First series object:
A 1.0
B 12.0
C NaN
D 86.0
E 89.0
dtype: float64

Second series object:
A    32
B    2
C    74
D    72
F    61
dtype: int64

Output:
A    False
B    True
C    False
D    True
E    True
F    False
dtype: bool

Pandas Series.ge()方法首先在执行期间替换缺失值，然后执行比较运算。我们在上面的输出块中可以看到结果Series对象。

Gireesha Devara

更新于：2022年3月7日

浏览量：208

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