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法律研究如果pandas序列物件包含字串型別元素，series.ge()方法是如何工作的？
pandas建構函式中的series.ge()方法執行序列物件元素與另一個物件（可能是另一個序列或標量值）之間的大於或等於比較運算。此比較運算完全等於“series >= Other”。
在這裡，我們將瞭解如果兩個輸入物件的元素具有字串型別資料，series.ge()方法如何執行大於或等於比較運算。
如果序列包含一些字串值，則在這種情況下，比較是使用它們的ASCII值進行的。我們只比較與具有相同資料型別的對應元素的字串元素。否則，它將引發TypeError。我們不能將一個序列的字串元素與另一個輸入的整數元素進行比較。
示例1
在下面的示例中，使用pandas.Series()建構函式和整數和字串列表建立兩個序列。
# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series(['a', 72, np.nan, 'e', 'C', 78, 'D', 7])
print('First series object:',series1)
series2 = pd.Series(['A', 69, 87, 'E', 'C', 162, 'd', 2])
print('Second series object:',series2)
# apply ge() method
result = series1.ge(series2)
print("Output:")
print(result)輸出
輸出如下：
First series object: 0 a 1 72 2 NaN 3 e 4 C 5 78 6 D 7 7 dtype: object Second series object: 0 A 1 69 2 87 3 E 4 C 5 162 6 d 7 2 dtype: object Output: 0 True 1 True 2 False 3 True 4 True 5 False 6 False 7 True dtype: bool
series.ge()方法成功地對兩個序列物件的元素應用了大於或等於比較運算，但是在這裡，兩個序列物件都包含一些字串元素，在這種情況下，比較是使用它們的ASCII值進行的。
示例2
在這個例子中，我們透過將整數(100)指定給fill_value引數來替換缺失值(Nan)。
# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series(['a', 72, np.nan, 'e', 'C', 78, 'D', 7])
print('First series object:',series1)
series2 = pd.Series(['A', 69, 87, 'E', 'C', 162, 'd', 2])
print('Second series object:',series2)
# apply ge() method
result = series1.ge(series2, fill_value=100)
print("Output:")
print(result)輸出
輸出如下：
First series object: 0 a 1 72 2 NaN 3 e 4 C 5 78 6 D 7 7 dtype: object Second series object: 0 A 1 69 2 87 3 E 4 C 5 162 6 d 7 2 dtype: object Output: 0 True 1 True 2 True 3 True 4 True 5 False 6 False 7 True dtype: bool
ge()方法成功地比較了兩個序列物件的元素，並且沒有產生任何錯誤，因為我們比較的是相同資料型別的元素。
更新於：2022年3月7日
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