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法律研究如何檢查序列物件元素是否大於或等於標量值？
Pandas 建構函式中的 series.ge() 方法用於在給定序列的元素與另一個（可能是另一個序列或標量值）之間應用大於或等於比較運算。比較運算與序列 >= 其他完全等效。
要檢查給定序列的元素與標量之間的大於或等於比較運算，我們將使用此 series.ge() 方法。這裡我們需要將標量值作為引數傳送到 series.ge() 方法。然後該方法將比較序列物件的元素與指定的標量值。
結果，該方法將返回一個包含布林值的新序列物件。對於每個大於或等於標量的元素，它返回 True。否則，它將返回 False。
示例 1
在以下示例中，我們已在序列物件和標量之間應用了大於或等於比較運算。
# importing packages import pandas as pd import numpy as np #create pandas series sr = pd.Series([53, 28, np.nan, 87, 72, 21, np.nan, 12]) print(sr) # apply ge() method with a scalar value result = sr.ge(28) print(result)
輸出
輸出如下所示：
0 53.0 1 28.0 2 NaN 3 87.0 4 72.0 5 21.0 6 NaN 7 12.0 dtype: float64 0 True 1 True 2 False 3 True 4 True 5 False 6 False 7 False dtype: bool
序列物件中的第一個元素 53.0 與標量 28 進行比較，即 53.0 >= 28，則預期輸出將為 True，這在輸出序列物件的相應索引中表示。同樣，序列物件的其餘元素與 28 進行比較。
示例 2
在前面的示例中，空值也與標量值進行了比較，結果為 False，因為 Nan == 任何內容都將為 False。因此，這次，我們使用 fill_value 引數用整數 50 替換這些缺失值。
# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np
#create pandas series
sr = pd.Series([46, np.nan, 35, 59, 87, 72, np.nan, 12])
print(sr)
# apply ge() method using a scalar value by replacing missing values
result = sr.ge(50, fill_value=50)
print("Output:")
print(result)輸出
輸出如下所示：
0 46.0 1 NaN 2 35.0 3 59.0 4 87.0 5 72.0 6 NaN 7 12.0 dtype: float64 Output: 0 False 1 True 2 False 3 True 4 True 5 True 6 True 7 False dtype: bool
在上面的輸出塊中，我們可以觀察到 Nan 值被替換為“50”。
更新於： 2022-03-07
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