Pandas 如何检查系列对象的元素是否大于或等于标量值

Pandas 如何检查系列对象的元素是否大于或等于标量值

在pandas构造函数中,可以使用series.ge()方法将给定系列的元素与另一个系列或标量值进行大于或等于比较操作。该比较操作等同于series >= Other。

要检查给定系列的元素与标量之间的大于或等于比较操作,我们将使用series.ge()方法。在这里,我们需要将标量值作为参数传递给series.ge()方法。然后,该方法将比较系列对象的元素与指定的标量值。

结果是,该方法将返回一个新的系列对象,其中包含布尔值。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,我们将在系列对象和标量之间应用大于或等于比较操作。

# 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

下面是输出结果:

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

系列对象53.0中的第一个元素与标量28进行比较,即53.0 >= 28,预期输出为True,表示在输出系列对象的相应索引中。以相同的方式,将系列对象的其余元素与28进行比较。

示例2

在前一个示例中,空值也与标量值进行比较,结果将为False,因为NaN == anything将为False。因此,这次我们使用fill_value参数将这些缺失值替换为整数值50。

# 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:

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″。

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