Python|熊猫系列.le()
Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。
Pandas series.le()用于将 Caller 系列的每个元素与传递的系列进行比较。它为小于或等于传递系列中的元素的每个元素返回 True。
注意：结果是根据比较调用者系列<=其他系列返回的。
Syntax: Series.le(other, level=None, fill_value=None, axis=0)
Parameters:
other: other series to be compared with
level: int or name of level in case of multi level
fill_value: Value to be replaced instead of NaN
axis: 0 or ‘index’ to apply method by rows and 1 or ‘columns’ to apply by columns.
Return type: Boolean series
示例 #1： NaN 处理
在此示例中，使用pd.Series()创建了两个系列。该系列也包含一些 Null 值和相同索引处的一些相等值。该系列使用le()方法进行比较，并将 10 传递给 fill_value 参数以将 NaN 值替换为 10。
# importing pandas module
import pandas as pd
# importing numpy module
import numpy as np
# creating series 1
series1 = pd.Series([11, 0, 2, 43, 9, 27, np.nan, 10, np.nan])
# creating series 2
series2 = pd.Series([16, np.nan, 2, 23, 5, 40, 54, 3, 19])
# NaN replacement
replace_nan = 10
# calling and returning to result variable
result = series1.le(series2, fill_value = replace_nan)
# display
result
输出：
如输出所示，只要调用者系列中的值小于或等于传递系列中的值，就会返回 True。还可以看到 Null 值被 10 替换，并且使用该值进行比较。 _0.png)
示例 #2：使用 str 对象调用 Series
在此示例中，使用pd.Series()创建了两个系列。该系列也包含一些字符串值。如果是字符串，则使用它们的 ASCII 值进行比较。
# importing pandas module
import pandas as pd
# importing numpy module
import numpy as np
# creating series 1
series1 = pd.Series(['A', 0, 'c', 43, 9, 'e', np.nan, 'x', np.nan])
# creating series 2
series2 = pd.Series(['v', np.nan, 'c', 23, 5, 'D', 54, 'p', 19])
# NaN replacement
replace_nan = 10
# calling and returning to result variable
result = series1.le(series2, fill_value = replace_nan)
# display
result
输出：
从输出中可以看出，对于字符串，比较是使用它们的 ASCII 值进行的。 _1.png)