Python Pandas - 二元比較運算

Pandas 中的二元比較運算用於比較 Pandas 資料結構（例如 Series 或 DataFrame 物件）中的元素與標量值或其他資料結構。這些運算返回布林結果，指示每個比較的結果，這些運算對於過濾、基於條件的運算和資料分析非常有用。

在本教程中，您將學習如何在 Pandas 資料結構上對標量值和其他 DataFrame/Series 物件執行小於、大於、等於等二元比較運算。

Pandas 中的二元比較運算子

二元比較運算子用於比較 Pandas Series 或 DataFrame 中的元素與標量值。這些運算的結果是一個布林資料結構，其中 True 表示滿足給定條件，False 表示不滿足。

以下是可用於 Pandas DataFrame 或 Series 的常用二元比較運算子列表：

• <：檢查每個元素是否小於給定值。

• >：檢查每個元素是否大於給定值。

• <=：檢查每個元素是否小於或等於給定值。

• >=：檢查每個元素是否大於或等於給定值。

• ==：檢查每個元素是否等於給定值。

• !=：檢查每個元素是否不等於給定值。

示例

以下示例演示如何將比較運算子應用於帶有標量值的 Pandas DataFrame。

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
data = {'A': [1, 5, 3, 8], 'B': [4, 6, 2, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# Display the input DataFrame
print("Input DataFrame:\n", df)

# Perform binary comparison operations
print("\nLess than 5:\n", df < 5)
print("\nGreater than 5:\n", df > 5)
print("\nLess than or equal to 5:\n", df <= 5)
print("\nGreater than or equal to 5:\n", df >= 5)
print("\nEqual to 5:\n", df == 5)
print("\nNot equal to 5:\n", df != 5)

以下是上述程式碼的輸出：

Input DataFrame:

A
B
0
1
4
1
5
6
2
3
2
3
8
9

Less than 5:

A
B
0
True
True
1
False
False
2
True
True
3
False
False

Greater than 5:

A
B
0
False
False
1
False
True
2
False
False
3
True
True

Less than or equal to 5:

A
B
0
True
True
1
True
False
2
True
True
3
False
False

Greater than or equal to 5:

A
B
0
False
False
1
True
True
2
False
False
3
True
True

Equal to 5:

A
B
0
False
False
1
True
False
2
False
False
3
False
False

Not equal to 5:

A
B
0
True
True
1
False
True
2
True
True
3
True
True

Pandas 中的二元比較函式

除了上述運算子外，Pandas 還提供各種函式來對 Pandas 資料結構執行二元比較運算，並提供其他自定義選項，例如選擇軸和為多級索引物件指定級別。

以下是 Pandas 中二元比較函式的列表：

示例：Pandas Series 上的二元比較運算

此示例演示了 Pandas Series 和標量值之間應用二元比較函式。

import pandas as pd

# Create a Pandas Series
s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])

# Display the Series
print("Pandas Series:\n", s)

# Perform comparison operations
print("\nLess than 25:\n", s.lt(25))
print("\nGreater than 25:\n", s.gt(25))
print("\nLess than or equal to 30:\n", s.le(30))
print("\nGreater than or equal to 40:\n", s.ge(40))
print("\nNot equal to 30:\n", s.ne(30))
print("\nEqual to 50:\n", s.eq(50))

以下是上述程式碼的輸出：

Pandas Series:
 0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64

Less than 25:
 0     True
1     True
2    False
3    False
4    False
dtype: bool

Greater than 25:
 0    False
1    False
2     True
3     True
4     True
dtype: bool

Less than or equal to 30:
 0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

Greater than or equal to 40:
 0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
dtype: bool

Not equal to 30:
 0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
dtype: bool

Equal to 50:
 0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
dtype: bool

示例：Pandas DataFrame 上的二元比較運算

與上述示例類似，這將使用 Pandas 中的二元比較函式在 DataFrame 和標量值之間執行二元比較運算。

import pandas as pd

# Create a DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30], 'B': [40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# Display the DataFrame
print("DataFrame:\n", df)

# Perform comparison operations
print("\nLess than 25:\n", df.lt(25))
print("\nGreater than 50:\n", df.gt(50))
print("\nEqual to 30:\n", df.eq(30))
print("\nLess than or equal to 30:\n", df.le(30))
print("\nGreater than or equal to 40:\n", df.ge(40))
print("\nNot equal to 30:\n", df.ne(30))

以下是上述程式碼的輸出：

DataFrame:


A
B


0
10
40


1
20
50


2
30
60


Less than 25:

A
B
0
True
False
1
True
False
2
False
False

Greater than 50:

A
B
0
False
False
1
False
False
2
False
True

Equal to 30:

A
B
0
False
False
1
False
False
2
True
False

Less than or equal to 30:

A
B
0
True
False
1
True
False
2
True
False

Greater than or equal to 40:


A
B
0
False
True
1
False
True
2
False
True

Not equal to 30:

A
B
0
True
True
1
True
True
2
False
True

示例：兩個 Pandas 資料結構之間的二元比較

此示例使用 eq()、ne()、lt()、gt()、le() 和 gt() 函式逐元素比較兩個 DataFrame。

import pandas as pd

# Create two DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 0, 3], 'B': [9, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1], 'B': [6, 5, 4]})

# Display the Input DataFrames
print("DataFrame 1:\n", df1)
print("\nDataFrame 2:\n", df2)

# Perform comparison operations between two DataFrames
print("\nEqual :\n", df1.eq(df2))
print("\nNot Equal:\n", df1.ne(df2))
print("\ndf1 Less than df2:\n", df1.lt(df2))
print("\ndf1 Greater than df2:\n", df1.gt(df2))
print("\ndf1 Less than or equal to df2:\n", df1.le(df2))
print("\ndf1 Greater than or equal to df2:\n", df1.ge(df2))

以下是上述程式碼的輸出：

DataFrame 1:



A
B

0
1
9
1
0
5
2
3
6

DataFrame 2:



A
B

0
1
6
1
2
5
2
1
4

Equal :



A
B

0
True
False
1
False
True
2
False
False

Not Equal:



A
B

0
False
True
1
True
False
2
True
True

df1 Less than df2:



A
B

0
False
False
1
True
False
2
False
False

df1 Greater than df2:



A
B

0
False
True
1
False
False
2
True
True

df1 Less than or equal to df2:


A
B

0
True
False
1
True
True
2
False
False

df1 Greater than or equal to df2:


A
B

0
True
True
1
False
True
2
True
True