如果系列对象包含字符串类型的元素，pandas series.gt() 方法如何工作？

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

pandas 构造函数中的方法在一个系列对象的元素与另一个（例如：系列、标量或类似列表的对象）的元素之间执行大于条件操作。它等于“系列>其他”。series.gt()

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，该方法如何对两个输入对象应用大于条件操作。在这种情况下，与它们的 ASCII 值进行比较。series.gt()

我们只需要将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系列的整数元素进行比较。

示例 1

在下面的示例中，我们使用构造函数创建了两个系列对象，系列对象中包含的元素的数据类型是字符串。pandas.Series()

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series(['a', 'B', 'C', 'D'])
print('First series object:',series1)
series2 = pd.Series(['A', 'b', 'C', 'd'])
print('Second series object:',series2)
# apply gt() method
result = series1.gt(series2)
print("Output:")
print(result)

输出如下 -

First series object:
0    a
1    B
2    C
3    D
dtype: object
Second series object:
0    A
1    b
2    C
3    d
dtype: object
Output:
0    True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

该方法成功地在两个系列对象的元素之间应用了 GreaterThan 条件运算。在这里，使用它们的 ASCII 值应用了 GreaterThan 条件。series.gt()

示例 2

在此示例中，我们使用 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', np.nan, 'e', 'C', 'D'])
print('First series object:',series1)
series2 = pd.Series(['A', np.nan, 'E', 'C', 'd'])
print('Second series object:',series2)
# apply gt() method
result = series1.gt(series2, fill_value='b')
print("Output:")
print(result)

输出如下 -

First series object:
0    a
1    NaN
2    e
3    C
4    D
dtype: object
Second series object:
0    A
1    NaN
2    E
3    C
4    d
dtype: object
Output:
0    True
1    False
2    True
3    False
4    False
dtype: bool

该gt()方法成功地替换了 GreaterThen 条件并将其应用于两个系列对象的元素。

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