目錄一、比較運(yùn)算符和比較方法二、兩個(gè)DataFrame比較三、兩個(gè)Series比較四、與數(shù)字或字符串比較五、與array進(jìn)行比較一、比較運(yùn)算符和比較方法

比較運(yùn)算符用于判斷是否相等和比較大小，Python中的比較運(yùn)算符有==、!=、<、>、<=、>=六個(gè)，Pandas中也一樣。

在Pandas中，DataFrame和Series還支持6個(gè)比較方法，詳見下表。

方法 英文全稱 用途 eq equal to 等于 ne not equal to 不等于 lt less than 小于 gt greater than 大于 le less than or equal to 小于等于 ge greater than or equal to 大于等于

對于比較操作，==和!=支持各種類型的數(shù)據(jù)互相比較，而<、>、<=、>=對數(shù)據(jù)類型有限制，如整數(shù)可以與浮點(diǎn)數(shù)比較大小，但整數(shù)不能與字符串比較大小，會(huì)報(bào)錯(cuò)。這一點(diǎn)，適用于后面的所有比較。

二、兩個(gè)DataFrame比較

1. 用算術(shù)運(yùn)算符比較

兩個(gè)DataFrame進(jìn)行比較，是將DataFrame中對應(yīng)位置的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。

使用比較運(yùn)算符，兩個(gè)DataFrame的形狀必須相同，索引必須相等(索引順序必須相同)，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。

2. 用比較方法比較

直接用DataFrame調(diào)用比較方法，傳入另一個(gè)DataFrame，即可完成比較操作。

使用比較方法時(shí)，兩個(gè)DataFrame的形狀可以不相同，索引也可以不相同。結(jié)果是能兼容兩個(gè)被比較DataFrame的新DataFrame，原理如下圖。

三、兩個(gè)Series比較

1. 用算術(shù)運(yùn)算符比較

使用比較運(yùn)算符，兩個(gè)Series的長度必須相同，索引必須相等(索引順序必須相同)，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。

2. 用比較方法比較

使用比較方法，兩個(gè)Series的長度可以不相同，索引也可以不相同。結(jié)果是能兼容兩個(gè)被比較Series的新Series，原理同DataFrame。

四、與數(shù)字或字符串比較

1. DataFrame與數(shù)字比較

用DataFrame中的每個(gè)數(shù)據(jù)都與數(shù)字進(jìn)行比較，返回對應(yīng)位置的布爾值，Series同理。比較方法和運(yùn)算符作用相同。

2. DataFrame與字符串比較

將每個(gè)數(shù)據(jù)都與指定的字符串進(jìn)行比較，Series同理。比較方法和運(yùn)算符作用相同。

用多維數(shù)據(jù)與單個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較時(shí)，要注意數(shù)據(jù)的類型，如果有不支持的比較，會(huì)報(bào)錯(cuò)。

五、與array進(jìn)行比較

比較操作還支持DataFrame或Series與numpy中的array數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。array沒有索引，所以對索引沒有要求，但形狀必須相同，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。比較方法和運(yùn)算符作用相同。

到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析之pandas比較操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python pandas比較操作內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！