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法學如何在兩個Pandas Series物件元素上應用大於等於運算？
在Pandas Series建構函式中，有一個名為ge()的方法，用於在兩個Pandas Series物件元素之間應用大於等於比較運算。
此方法的輸出是一個新的包含布林值（True或False）的Series物件。如果為True，則表示該元素大於等於另一個Series物件中對應的元素。其餘值為False。
ge()方法有三個引數：fill_value、other和level。other引數接受第二個輸入（Series或標量）；fill_value引數接受None或浮點值，用於在執行方法時用指定資料替換缺失值。
預設情況下，此引數將用NaN填充缺失值；level引數接受整數或名稱，用於跨級別廣播。
示例1
以下是一個示例，用於理解如何在Pandas中對兩個Series物件的元素應用大於等於運算。
# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series([1, np.nan, 12, np.nan, 86, 89], index=list("ABCDEG"))
print('First series object:',series1)
series2 = pd.Series([np.nan, np.nan, 2, 74, 72, 61], index=list("ABCDEF"))
print('Second series object:',series2)
# apply ge() method
result = series1.ge(series2)
print("Output:")
print(result)解釋
首先，我們使用Pandas Series建構函式建立了兩個Pandas Series物件。然後，我們在它們之間應用了ge()方法。
輸出
輸出如下：
First series object: A 1.0 B NaN C 12.0 D NaN E 86.0 G 89.0 dtype: float64 Second series object: A NaN B NaN C 2.0 D 74.0 E 72.0 F 61.0 dtype: float64 Output: A False B False C True D False E True F False G False dtype: bool
在上面的輸出塊中，我們可以看到該方法成功返回了給定兩個Series物件的大於等於比較運算的結果。
示例2
讓我們以之前的示例為例，這次用整數1替換缺失值來應用ge()方法。
# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series([1, 12, np.nan, 86, 89], index=list("ABCDE"))
print('First series object:',series1)
series2 = pd.Series([32, 2, 74, 72, 61], index=list("ABCDF"))
print('Second series object:',series2)
# apply ge() method
result = series1.ge(series2, fill_value=1)
print("Output:")
print(result)輸出
輸出如下：
First series object: A 1.0 B 12.0 C NaN D 86.0 E 89.0 dtype: float64 Second series object: A 32 B 2 C 74 D 72 F 61 dtype: int64 Output: A False B True C False D True E True F False dtype: bool
Pandas Series.ge()方法首先在執行期間替換缺失值，然後執行比較運算。我們在上面的輸出塊中可以看到結果Series物件。
更新於：2022年3月7日
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