极客笔记Pandas series.ge()方法如何处理包含字符串类型元素的系列对象
pandas构造器中的series.ge()方法在系列对象的元素与另一个对象（可能是另一个系列或一个标量值）之间执行大于或等于比较操作。此比较操作等同于“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.ge()方法如何执行大于或等于比较操作。
如果系列包含一些字符串值，则在这种情况下比较会使用它们的ASCII值。我们只能将一个字符串元素与具有相同数据类型的对应元素进行比较。否则，它将引发TypeError。我们不能将一个系列的字符串元素与另一个输入的整数元素进行比较。
示例1
在以下示例中，使用pandas.Series()构造函数创建了两个系列，其中一个使用整数列表，另一个使用字符串。
# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series(['a', 72, np.nan, 'e', 'C', 78, 'D', 7])
print('First series object:',series1)
series2 = pd.Series(['A', 69, 87, 'E', 'C', 162, 'd', 2])
print('Second series object:',series2)
# apply ge() method
result = series1.ge(series2)
print("Output:")
print(result)
输出
以下是输出内容：
First series object:
0 a
1 72
2 NaN
3 e
4 C
5 78
6 D
7 7
dtype: object
Second series object:
0 A
1 69
2 87
3 E
4 C
5 162
6 d
7 2
dtype: object
Output:
0 True
1 True
2 False
3 True
4 True
5 False
6 False
7 True
dtype: bool
series.ge() 方法成功地在两个序列对象的元素之间应用了大于或等于的比较操作，但在这种情况下，两个序列对象都包含一些字符串元素，因此比较是用它们的 ASCII 值进行的。
示例2
在这个示例中，我们通过指定一个整数值(100)来填充 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', 72, np.nan, 'e', 'C', 78, 'D', 7])
print('First series object:',series1)
series2 = pd.Series(['A', 69, 87, 'E', 'C', 162, 'd', 2])
print('Second series object:',series2)
# apply ge() method
result = series1.ge(series2, fill_value=100)
print("Output:")
print(result)
输出
以下是输出结果：
First series object:
0 a
1 72
2 NaN
3 e
4 C
5 78
6 D
7 7
dtype: object
Second series object:
0 A
1 69
2 87
3 E
4 C
5 162
6 d
7 2
dtype: object
Output:
0 True
1 True
2 True
3 True
4 True
5 False
6 False
7 True
dtype: bool
ge()方法成功比较了两个系列对象的元素，且没有生成任何错误，因为我们比较了相同数据类型的元素。