Python Pandas Series.ne()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系列。ne()用于比较Caller系列的每个元素与传递的系列。对于每个不等于传递的序列中的元素的元素，它将返回True。

注意：结果根据比较调用者系列!=其他系列返回。

用法：Series.ne(other, level=None, fill_value=None)

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

返回类型：布尔系列

范例1：处理空值

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。使用.ne()方法比较该系列，并将5传递给fill_value参数，以用5代替NaN值。

# importing pandas module   
import pandas as pd   
    
# importing numpy module  
import numpy as np  
    
# creating series 1  
series1 = pd.Series([70, 5, 0, 225, 1, 16, np.nan, 10, np.nan])  
    
# creating series 2  
series2 = pd.Series([27, np.nan, 2, 23, 1, 95, 53, 10, 5])  
  
# NaN replacement 
replace_nan = 5
  
# calling and returning to result variable 
result = series1.ne(series2, fill_value = replace_nan) 
  
# display  
result

输出：
如输出所示，在调用者系列中的值不等于传递的系列中的值的情况下，返回True。还可以看出，将Null值替换为5，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()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(['Aaa', 0, 'cat', 43, 9, 'Dog', np.nan, 'x', np.nan])  
    
# creating series 2  
series2 = pd.Series(['vaa', np.nan, 'Cat', 23, 5, 'Dog', 54, 'x', np.nan])  
  
# NaN replacement 
replace_nan = 14
  
# calling and returning to result variable 
result = series1.ne(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。只要Caller系列中的字符串与传递的系列中的字符串不相等，就会返回True。

相关用法

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.ne()。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。