Python Pandas - 二元比较运算

Pandas 中的二元比较运算用于比较 Pandas 数据结构（例如 Series 或 DataFrame 对象）中的元素与标量值或其他数据结构。这些运算返回布尔结果，指示每个比较的结果，这些运算对于过滤、基于条件的运算和数据分析非常有用。

在本教程中，您将学习如何在 Pandas 数据结构上对标量值和其他 DataFrame/Series 对象执行小于、大于、等于等二元比较运算。

Pandas 中的二元比较运算符

二元比较运算符用于比较 Pandas Series 或 DataFrame 中的元素与标量值。这些运算的结果是一个布尔数据结构，其中 True 表示满足给定条件，False 表示不满足。

以下是可用于 Pandas DataFrame 或 Series 的常用二元比较运算符列表：

• <：检查每个元素是否小于给定值。

• >：检查每个元素是否大于给定值。

• <=：检查每个元素是否小于或等于给定值。

• >=：检查每个元素是否大于或等于给定值。

• ==：检查每个元素是否等于给定值。

• !=：检查每个元素是否不等于给定值。

示例

以下示例演示如何将比较运算符应用于带有标量值的 Pandas DataFrame。

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
data = {'A': [1, 5, 3, 8], 'B': [4, 6, 2, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# Display the input DataFrame
print("Input DataFrame:\n", df)

# Perform binary comparison operations
print("\nLess than 5:\n", df < 5)
print("\nGreater than 5:\n", df > 5)
print("\nLess than or equal to 5:\n", df <= 5)
print("\nGreater than or equal to 5:\n", df >= 5)
print("\nEqual to 5:\n", df == 5)
print("\nNot equal to 5:\n", df != 5)

以下是上述代码的输出：

Input DataFrame:

A
B
0
1
4
1
5
6
2
3
2
3
8
9

Less than 5:

A
B
0
True
True
1
False
False
2
True
True
3
False
False

Greater than 5:

A
B
0
False
False
1
False
True
2
False
False
3
True
True

Less than or equal to 5:

A
B
0
True
True
1
True
False
2
True
True
3
False
False

Greater than or equal to 5:

A
B
0
False
False
1
True
True
2
False
False
3
True
True

Equal to 5:

A
B
0
False
False
1
True
False
2
False
False
3
False
False

Not equal to 5:

A
B
0
True
True
1
False
True
2
True
True
3
True
True

Pandas 中的二元比较函数

除了上述运算符外，Pandas 还提供各种函数来对 Pandas 数据结构执行二元比较运算，并提供其他自定义选项，例如选择轴和为多级索引对象指定级别。

以下是 Pandas 中二元比较函数的列表：

示例：Pandas Series 上的二元比较运算

此示例演示了 Pandas Series 和标量值之间应用二元比较函数。

import pandas as pd

# Create a Pandas Series
s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])

# Display the Series
print("Pandas Series:\n", s)

# Perform comparison operations
print("\nLess than 25:\n", s.lt(25))
print("\nGreater than 25:\n", s.gt(25))
print("\nLess than or equal to 30:\n", s.le(30))
print("\nGreater than or equal to 40:\n", s.ge(40))
print("\nNot equal to 30:\n", s.ne(30))
print("\nEqual to 50:\n", s.eq(50))

以下是上述代码的输出：

Pandas Series:
 0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64

Less than 25:
 0     True
1     True
2    False
3    False
4    False
dtype: bool

Greater than 25:
 0    False
1    False
2     True
3     True
4     True
dtype: bool

Less than or equal to 30:
 0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

Greater than or equal to 40:
 0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
dtype: bool

Not equal to 30:
 0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
dtype: bool

Equal to 50:
 0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
dtype: bool

示例：Pandas DataFrame 上的二元比较运算

与上述示例类似，这将使用 Pandas 中的二元比较函数在 DataFrame 和标量值之间执行二元比较运算。

import pandas as pd

# Create a DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30], 'B': [40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# Display the DataFrame
print("DataFrame:\n", df)

# Perform comparison operations
print("\nLess than 25:\n", df.lt(25))
print("\nGreater than 50:\n", df.gt(50))
print("\nEqual to 30:\n", df.eq(30))
print("\nLess than or equal to 30:\n", df.le(30))
print("\nGreater than or equal to 40:\n", df.ge(40))
print("\nNot equal to 30:\n", df.ne(30))

以下是上述代码的输出：

DataFrame:


A
B


0
10
40


1
20
50


2
30
60


Less than 25:

A
B
0
True
False
1
True
False
2
False
False

Greater than 50:

A
B
0
False
False
1
False
False
2
False
True

Equal to 30:

A
B
0
False
False
1
False
False
2
True
False

Less than or equal to 30:

A
B
0
True
False
1
True
False
2
True
False

Greater than or equal to 40:


A
B
0
False
True
1
False
True
2
False
True

Not equal to 30:

A
B
0
True
True
1
True
True
2
False
True

示例：两个 Pandas 数据结构之间的二元比较

此示例使用 eq()、ne()、lt()、gt()、le() 和 gt() 函数逐元素比较两个 DataFrame。

import pandas as pd

# Create two DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 0, 3], 'B': [9, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1], 'B': [6, 5, 4]})

# Display the Input DataFrames
print("DataFrame 1:\n", df1)
print("\nDataFrame 2:\n", df2)

# Perform comparison operations between two DataFrames
print("\nEqual :\n", df1.eq(df2))
print("\nNot Equal:\n", df1.ne(df2))
print("\ndf1 Less than df2:\n", df1.lt(df2))
print("\ndf1 Greater than df2:\n", df1.gt(df2))
print("\ndf1 Less than or equal to df2:\n", df1.le(df2))
print("\ndf1 Greater than or equal to df2:\n", df1.ge(df2))

以下是上述代码的输出：

DataFrame 1:



A
B

0
1
9
1
0
5
2
3
6

DataFrame 2:



A
B

0
1
6
1
2
5
2
1
4

Equal :



A
B

0
True
False
1
False
True
2
False
False

Not Equal:



A
B

0
False
True
1
True
False
2
True
True

df1 Less than df2:



A
B

0
False
False
1
True
False
2
False
False

df1 Greater than df2:



A
B

0
False
True
1
False
False
2
True
True

df1 Less than or equal to df2:


A
B

0
True
False
1
True
True
2
False
False

df1 Greater than or equal to df2:


A
B

0
True
True
1
False
True
2
True
True