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法律研究如何使用 Pandas series.ge() 函式比較 Python 列表中的序列元素？
透過使用 series.ge() 方法，我們可以將大於或等於比較運算應用於序列的元素和 Python 列表。Pandas 序列類中此 ge() 方法的功能是檢查序列元素與另一個元素之間的大於或等於比較運算。
這裡另一個是此 ge() 方法的引數之一，透過使用它，我們可以提供我們的第二個輸入（序列或標量），並且我們也可以在此序列和 Python 列表之間應用此 ge() 大於或等於比較運算。
示例 1
在以下示例中，我們將瞭解 ge() 方法如何比較序列的元素與 Python 列表的元素。
import pandas as pd
import numpy as np
# create pandas Series
s = pd.Series([49, 96, 38, 13, 22])
print("Series object:",s)
# apply ge() method using a list of integers
print("Output:")
print(s.ge(other=[1, 92, 30, 29, 59]))此外，我們可以看到 series.ge() 方法如何在序列的元素和 Python 列表上工作。
輸出
輸出如下所示：
Series object: 0 49 1 96 2 38 3 13 4 22 dtype: int64 Output: 0 True 1 True 2 True 3 False 4 False dtype: bool
序列物件中的第一個元素 49 與列表中的第一個元素 1 進行比較 (49 >= 1)，然後相應的輸出將為 True，這在結果序列物件中表示。同樣，其餘元素也進行了比較。
示例 2
讓我們取另一個 Pandas 序列物件，並使用整數列表對其應用大於或等於比較運算。
import pandas as pd
import numpy as np
# create pandas Series
s = pd.Series({'A':6, 'B':18, "C":None, "D":43, 'E':np.nan, 'F':30 })
print("Series object:",s)
# apply ge() method using a list of integers by replacing missing values
print("Output:")
print(s.ge(other=[1, 19, 30, 29, 88, 59], fill_value=30))說明
此外，我們透過將整數 30 指定給 fill_value 引數來替換缺失值。
輸出
輸出如下所示：
Series object: A 6.0 B 18.0 C NaN D 43.0 E NaN F 30.0 dtype: float64 Output: A True B False C True D True E False F False dtype: bool
ge() 方法成功地將缺失值替換為 30，然後比較了兩個輸入物件的元素。
更新於： 2022-03-07
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