如何使用 Pandas series.ge() 函数比较 Python 列表中的序列元素？

通过使用 series.ge() 方法，我们可以将大于或等于比较运算应用于序列的元素和 Python 列表。Pandas 序列类中此 ge() 方法的功能是检查序列元素与另一个元素之间的大于或等于比较运算。

这里另一个是此 ge() 方法的参数之一，通过使用它，我们可以提供我们的第二个输入（序列或标量），并且我们也可以在此序列和 Python 列表之间应用此 ge() 大于或等于比较运算。

示例 1

在以下示例中，我们将了解 ge() 方法如何比较序列的元素与 Python 列表的元素。

import pandas as pd
import numpy as np

# create pandas Series
s = pd.Series([49, 96, 38, 13, 22])

print("Series object:",s)

# apply ge() method using a list of integers
print("Output:")
print(s.ge(other=[1, 92, 30, 29, 59]))

此外，我们可以看到 series.ge() 方法如何在序列的元素和 Python 列表上工作。

输出

输出如下所示：

Series object:
0    49
1    96
2    38
3    13
4    22
dtype: int64

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

序列对象中的第一个元素 49 与列表中的第一个元素 1 进行比较 (49 >= 1)，然后相应的输出将为 True，这在结果序列对象中表示。同样，其余元素也进行了比较。

示例 2

让我们取另一个 Pandas 序列对象，并使用整数列表对其应用大于或等于比较运算。

import pandas as pd
import numpy as np

# create pandas Series
s = pd.Series({'A':6, 'B':18, "C":None, "D":43, 'E':np.nan, 'F':30 })

print("Series object:",s)

# apply ge() method using a list of integers by replacing missing values
print("Output:")
print(s.ge(other=[1, 19, 30, 29, 88, 59], fill_value=30))

说明

此外，我们通过将整数 30 指定给 fill_value 参数来替换缺失值。

输出

输出如下所示：

Series object:
A    6.0
B    18.0
C    NaN
D    43.0
E    NaN
F    30.0
dtype: float64

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

ge() 方法成功地将缺失值替换为 30，然后比较了两个输入对象的元素。

更新于： 2022-03-07

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