Python Pandas Series.le()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係列。le()用於比較Caller係列的每個元素與傳遞的係列。對於小於或等於所傳遞係列中的每個元素，它將返回True。

注意：根據比較調用者序列返回結果

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

參數：
other:其他要比較的係列
level:int或多層名稱(如果是多層)
fill_value:要代替NaN的值
axis:0或“索引”按行應用方法，1或“列”按列應用。

返回類型：布爾係列

範例1：NaN處理

在此示例中，使用pd.Series()。該係列在相同的索引處也包含一些Null值和一些相等的值。係列比較使用le()方法，並將10傳遞給fill_value參數以將NaN值替換為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

輸出：
如輸出所示，在調用者序列中的值小於或在傳遞的序列中的Equal值處返回True。還可以看出，將Null值替換為10，然後使用該值進行比較。

範例2：用str對象調用Series

在此示例中，使用 pd.Series()。該係列也包含一些字符串值。如果是字符串，則使用其ASCII值進行比較。

# 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

輸出：
從輸出中可以看出，對於字符串，使用它們的ASCII值進行比較。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Kartikaybhutani大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.le()。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。