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Python pandas比较操作 Python数据分析之pandas比较操作

Python碎片   2021-05-20 我要评论
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一、比较运算符和比较方法

比较运算符用于判断是否相等和比较大小Python中的比较运算符有==、!=、<、>、<=、>=六个Pandas中也一样。

在Pandas中DataFrame和Series还支持6个比较方法详见下表。

方法 英文全称 用途
eq equal to 等于
ne not equal to 不等于
lt less than 小于
gt greater than 大于
le less than or equal to 小于等于
ge greater than or equal to 大于等于

对于比较操作==和!=支持各种类型的数据互相比较而<、>、<=、>=对数据类型有限制如整数可以与浮点数比较大小但整数不能与字符串比较大小会报错。这一点适用于后面的所有比较。

二、两个DataFrame比较

1. 用算术运算符比较

两个DataFrame进行比较是将DataFrame中对应位置的数据进行比较。

使用比较运算符两个DataFrame的形状必须相同索引必须相等(索引顺序必须相同)否则会报错。

2. 用比较方法比较

直接用DataFrame调用比较方法传入另一个DataFrame即可完成比较操作。

使用比较方法时两个DataFrame的形状可以不相同索引也可以不相同。结果是能兼容两个被比较DataFrame的新DataFrame原理如下图。

三、两个Series比较

1. 用算术运算符比较

使用比较运算符两个Series的长度必须相同索引必须相等(索引顺序必须相同)否则会报错。

2. 用比较方法比较

使用比较方法两个Series的长度可以不相同索引也可以不相同。结果是能兼容两个被比较Series的新Series原理同DataFrame。

四、与数字或字符串比较

1. DataFrame与数字比较

用DataFrame中的每个数据都与数字进行比较返回对应位置的布尔值Series同理。比较方法和运算符作用相同。

2. DataFrame与字符串比较

将每个数据都与指定的字符串进行比较Series同理。比较方法和运算符作用相同。

用多维数据与单个数据进行比较时要注意数据的类型如果有不支持的比较会报错。

五、与array进行比较

比较操作还支持DataFrame或Series与numpy中的array数据进行比较。array没有索引所以对索引没有要求但形状必须相同否则会报错。比较方法和运算符作用相同。


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