如何检查序列对象元素是否大于或等于标量值？

Pandas 构造函数中的 series.ge() 方法用于在给定序列的元素与另一个（可能是另一个序列或标量值）之间应用大于或等于比较运算。比较运算与序列 >= 其他完全等效。

要检查给定序列的元素与标量之间的大于或等于比较运算，我们将使用此 series.ge() 方法。这里我们需要将标量值作为参数发送到 series.ge() 方法。然后该方法将比较序列对象的元素与指定的标量值。

结果，该方法将返回一个包含布尔值的新序列对象。对于每个大于或等于标量的元素，它返回 True。否则，它将返回 False。

示例 1

在以下示例中，我们已在序列对象和标量之间应用了大于或等于比较运算。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

#create pandas series
sr = pd.Series([53, 28, np.nan, 87, 72, 21, np.nan, 12])
print(sr)

# apply ge() method with a scalar value
result = sr.ge(28)
print(result)

输出

输出如下所示：

0    53.0
1    28.0
2    NaN
3    87.0
4    72.0
5    21.0
6    NaN
7    12.0
dtype: float64

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

序列对象中的第一个元素 53.0 与标量 28 进行比较，即 53.0 >= 28，则预期输出将为 True，这在输出序列对象的相应索引中表示。同样，序列对象的其余元素与 28 进行比较。

示例 2

在前面的示例中，空值也与标量值进行了比较，结果为 False，因为 Nan == 任何内容都将为 False。因此，这次，我们使用 fill_value 参数用整数 50 替换这些缺失值。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

#create pandas series
sr = pd.Series([46, np.nan, 35, 59, 87, 72, np.nan, 12])
print(sr)

# apply ge() method using a scalar value by replacing missing values
result = sr.ge(50, fill_value=50)
print("Output:")
print(result)

输出

输出如下所示：

0    46.0
1    NaN
2    35.0
3    59.0
4    87.0
5    72.0
6    NaN
7    12.0
dtype: float64

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

在上面的输出块中，我们可以观察到 Nan 值被替换为“50”。

更新于： 2022-03-07

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