Python|熊猫系列 .ge()

介绍

Pandas是一个强大的数据处理库，.ge()是其中一个重要的方法，用于逐元素比较。该方法返回一个布尔值Series，其中包含原始Series和参数Series之间的按元素比较结果（为True表示大于等于，False表示小于）。

语法

Series.ge(other, axis='index', level=None)

参数

• other ：可以是标量、Series或DataFrame
• axis ：比较时沿着某个轴的某个方向，默认为行方向。其中，axis = 0代表逐列进行比较，axis = 1代表逐行进行比较。
• level ：默认为None，不在多重索引上执行比较。如果传递了int值，则假定为索引层编号。如果传递了str，则选择单个层标签。

返回值

返回一个Series，该Series包含元素级别比较的结果，并且每个元素都表示元素比另一组标量或Series更大的结果。

示例

import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s.ge(3)

输出结果为：

0    False
1    False
2     True
3     True
4     True
dtype: bool

在此示例中，我们使用了一个Series，并调用ge()方法以检查每个元素是否大于等于3，每个元素都有一个True或False的布尔值，这些值组成一个布尔类型的Series对象。

我们也可以使用ge()方法在两个DataFrame之间进行元素级别的比较。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'B': [4, 5, 5]})
df1.ge(df2)

输出结果为：

       A      B
0   True   True
1   True   True
2  False   True

在此示例中，我们创建了两个不同的DataFrame，并使用ge()方法进行逐元素比较。如果元素比另一组DataFrame中的相应元素大，则返回True，否则返回False。

结论

.ge()是一个非常强大的方法，它允许我们在Pandas中比较Series和DataFrame中的元素级别，这对于数据处理的许多方面都很有用。