如果pandas序列物件包含字串型別元素，series.gt()方法是如何工作的？

Pandas建構函式中的series.gt()方法在序列物件元素與另一個物件（例如：序列、標量或列表型物件）之間執行大於條件運算。它等同於“series > Other”。

在這裡，我們將看到如果兩個輸入物件的元素具有字串型別資料，series.gt()方法如何應用大於條件運算。在這種情況下，比較使用它們的ASCII值進行。

我們只需要將一個字串元素與另一個具有相同資料型別的相應元素進行比較。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序列的整數元素進行比較。

示例1

在下面的示例中，我們使用pandas.Series()建構函式建立了兩個序列物件，序列物件中包含的元素的資料型別為字串。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series(['a', 'B', 'C', 'D'])
print('First series object:',series1)

series2 = pd.Series(['A', 'b', 'C', 'd'])
print('Second series object:',series2)

# apply gt() method
result = series1.gt(series2)
print("Output:")
print(result)

輸出

輸出如下：

First series object:
0    a
1    B
2    C
3    D
dtype: object

Second series object:
0    A
1    b
2    C
3    d
dtype: object

Output:
0    True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

series.gt()方法成功地在兩個序列物件的元素之間應用了大於條件運算。這裡，大於條件使用它們的ASCII值進行應用。

示例2

在這個例子中，我們使用fill_value引數替換了缺失值（NaN）。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series(['a', np.nan, 'e', 'C', 'D'])
print('First series object:',series1)

series2 = pd.Series(['A', np.nan, 'E', 'C', 'd'])
print('Second series object:',series2)

# apply gt() method
result = series1.gt(series2, fill_value='b')
print("Output:")
print(result)

輸出

輸出如下：

First series object:
0    a
1    NaN
2    e
3    C
4    D
dtype: object

Second series object:
0    A
1    NaN
2    E
3    C
4    d
dtype: object

Output:
0    True
1    False
2    True
3    False
4    False
dtype: bool

gt()方法成功地替換並對兩個序列物件的元素應用了大於條件。

更新於：2022年3月7日

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