Python Pandas Series.lt()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 Series.lt()用於比較兩個係列，並為每個元素返回布爾值。

用法：Series.lt(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

注意：結果根據比較調用方序列返回

要下載以下示例中使用的數據集，請單擊此處。

在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球員的數據。下麵是任何操作之前的數據幀圖像。

範例1：

在此示例中，使用.lt()方法比較“年齡”列和“權重”列。由於“體重”列中的值與“年齡”列相比非常大，因此該值首先被除以10。比較之前，請使用.dropna()方法刪除空行，以免發生錯誤。

# importing pandas module  
import pandas as pd  
  
# making data frame  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")  
    
# removing null values to avoid errors  
data.dropna(inplace = True)  
  
# other series 
other = data["Weight"]/10
  
# calling method and returning to new column 
data["Age < Weight"]= data["Age"].lt(other) 
  
# display 
data

輸出：
如輸出圖像所示，隻要“年齡”列中的值小於“權重/10”，則新列的值為“真”。

範例2：處理NaN值

在此示例中，使用pd.Series()。該係列也包含空值，因此將10傳遞給fill_value參數以將空值替換為10。

# importing pandas module  
import pandas as pd  
  
# importing numpy module 
import numpy as np 
  
# creating series 1 
series1 = pd.Series([11, 21, 2, 43, 9, 27, np.nan, 110, np.nan]) 
  
# creating series 2 
series2 = pd.Series([16, np.nan, 2, 23, 5, 40, np.nan, 0, 19]) 
  
# setting null replacement value 
na_replace = 10
  
# calling and storing result 
result = series1.lt(series2, fill_value = na_replace) 
  
# display 
result

輸出：
從輸出中可以看出，將NaN值替換為5，並在替換後執行比較，並將新值用於比較。

0     True
1    False
2    False
3    False
4    False
5     True
6    False
7    False
8     True
dtype:bool

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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.lt()。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。