Python Pandas DataFrame lt方法用法及代碼示例

例子

考慮以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[3,4],"B":[5,6]})
df



   A  B
0  3  5
1  4  6

傳入 acalar

要檢查 DataFrame 中的值是否嚴格小於 5：

df.lt(5)



   A     B
0  True  False
1  True  False

比較行

默認情況下， axis=1 ，這意味著傳入序列將導致與每一行進行比較：

df.lt([4,5])   # axis=1



   A      B
0  True   False
1  False  False

在這裏，我們將源 DataFrame 的每一行與 [4,5] 進行比較。這意味著我們正在執行以下成對比較：

(row one) [3,5] < [4,5] = [True, False]
(row two) [4,6] < [4,5] = [False, False]

我們在這裏展示df供您參考：

df



   A  B
0  3  5
1  4  6

比較列

通過設置 axis=0 ，我們可以將每一列與指定的序列進行比較：

df.lt([4,5], axis=0)



   A     B
0  True  False
1  True  False

在這裏，我們執行以下成對比較：

(column A) [3,4] < [4,5] = [True, True]
(column B) [5,6] < [4,5] = [False, False]

存在缺失值的情況

與缺失值的任何比較都將導致該條目的False。

考慮以下帶有缺失值的DataFrame：

df = pd.DataFrame({"A":[3,pd.np.nan],"B":[5,6]})
df



   A    B
0  3.0  5
1  NaN  6

執行比較得出：

df.lt(5)



   A      B
0  True   False
1  False  False

請注意 NaN < 5 如何返回 False 。