Python Pandas Series.ge()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas series.ge()用于将Caller系列的每个元素与传递的系列进行比较。对于大于或等于所传递系列中的元素的每个元素，它返回True。

注意：根据比较调用者序列> =其他序列返回结果。

用法：Series.ge(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

参数：
other:其他要比较的系列
level:int或多层名称(如果是多层)
fill_value:要代替NaN的值
axis:0或“索引”按行应用方法，1或“列”按列应用。

返回类型：布尔系列

范例1：NaN处理

在此示例中，使用pd.Series()。该系列在相同的索引处也包含一些Null值和一些相等的值。系列比较使用.ge() 方法，并将7传递给fill_value参数以将NaN值替换为7。

# importing pandas module   
import pandas as pd   
    
# importing numpy module  
import numpy as np  
    
# creating series 1  
series1 = pd.Series([70, 0, 2, 225, 1, 16, np.nan, 10, np.nan])  
    
# creating series 2  
series2 = pd.Series([27, np.nan, 2, 23, 5, 95, 4, 3, 19])  
  
# NaN replacement 
replace_nan = 7
  
# calling and returning to result variable 
result = series1.ge(series2, fill_value = replace_nan) 
  
# display  
result

输出：
如输出所示，在调用者系列中的值大于或等于所传递系列中的相等值时，将返回True。还可以看出，将Null值替换为7，然后使用该值进行比较。

范例2：用str对象调用Series

在此示例中，使用pd.Series()。该系列也包含一些字符串值。如果是字符串，则使用其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 = 14
  
# calling and returning to result variable 
result = series1.ge(series2, fill_value = replace_nan) 
  
# display  
result

输出：
从输出中可以看出，对于字符串，使用它们的ASCII值进行比较。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Kartikaybhutani大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.ge()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。