Python Pandas dataframe.eq()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas dataframe.eq()是用於靈活比較的包裝器。它提供了一種方便的方式來執行將 DataFrame 對象與常量，序列或另一個 DataFrame 對象進行比較。

用法： DataFrame.eq(other, axis=’columns’, level=None)

參數：
other:係列，DataFrame或常量
axis:{0，1，'索引'，'列'}
level:默認情況下無

返回：結果：包含布爾值的DataFrame

範例1：采用eq()函數查找數據幀和常量之間的比較結果。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe with NaN value 
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, None, 4], 
                   "B":[None, 2, 4, 3], 
                   "C":[4, 3, 8, 5], 
                   "D":[5, 4, 2, None]}) 
  
# Print the dataframe 
df

現在找到值2的dataframe元素的比較。

# To find the comparison result 
df.eq(2)

輸出：

輸出是帶有包含比較結果的單元格的數據幀。表示單元格值等於比較值的True值，表示單元格值等於比較值的False。注意，缺失值如何被評估為假。如果我們比較兩個NaN使用相等運算符，則結果將為false。

範例2：采用eq()測試 DataFrame 對象和序列對象之間是否相等的函數

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, 6, 4], 
                   "B":[11, 2, 4, 3], 
                   "C":[4, 3, 8, 5], 
                   "D":[5, 4, 2, 8]}) 
  
# Print the dataframe 
df

現在創建一個沒有的係列對象。的元素等於沿索引軸的元素。

注意：如果 DataFrame 和係列對象的索引軸尺寸不同，則會發生錯誤。

# Creating a pandas series object 
series_object = pd.Series([11, 3, 4, 8]) 
  
# Print the series_obejct 
series_object

現在，沿著索引軸找到 DataFrame 對象和係列對象之間的比較。係列的尺寸和要比較的 DataFrame 軸應相同。

# To find the comparison between  
# dataframe and the series object. 
df.eq(series_object, axis = 0)

輸出：

輸出是帶有單元格的數據幀，其中包含當前單元格元素與相應係列對象單元格的比較結果。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas dataframe.eq()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。