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法律研究Pandas 中 series.equals() 方法的基本操作是什麼？
Pandas 建構函式中 series.equals() 方法的基本操作用於測試兩個 Series 物件中的元素是否相同，它還會比較兩個 Series 物件的形狀。
equals() 方法與 pandas series.eq() 方法非常相似，但區別在於它將返回一個布林值作為結果，而 eq() 方法返回一個包含布林值的 Series 物件。
輸出布林值 True 表示兩個 Series 物件中的元素相同。對於 Series 物件中不相等的元素，它表示 False。
示例 1
在以下示例中，我們將瞭解 equals() 方法如何對兩個 Series 物件的元素執行比較操作。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create pandas Series1
series1 = pd.Series([34, 12, 21, 65, 89])
print("First series object:",series1)
# create pandas Series2
series2 = pd.Series([34, 21, 89, 65, 12])
print("second series object:",series2)
result = series1.equals(series2)
print("Result :", result)解釋
因此，最初，我們建立了兩個具有相同元素但位置已更改的 Pandas Series 物件。
成功建立兩個 Series 物件後，我們應用了 equals() 方法。
輸出
輸出如下所示：
First series object: 0 34 1 12 2 21 3 65 4 89 dtype: int64 Second series object: 0 34 1 21 2 89 3 65 4 12 dtype: int64 Result: False
在上面的輸出塊中，我們可以看到兩個輸入 Series 物件 series1、series2 和 equals() 方法的輸出。這裡，equals() 方法返回 False，這表示兩個給定 Series 物件中的元素不相同。
示例 2
在以下示例中，我們將瞭解 equals() 方法如何處理具有相同資料但索引標籤的資料型別不同的兩個 Series 物件。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create pandas Series1
series1 = pd.Series([78, 22, 12])
print("First series object:",series1)
# create pandas Series2
series2 = pd.Series([78, 22, 12], index=[0.0, 1.0, 2.0])
print("second series object:",series2)
result = series1.equals(series2)
print("Result :", result)輸出
輸出如下所示：
First series object: 0 78 1 22 2 12 dtype: int64 Second series object: 0.0 78 1.0 22 2.0 12 dtype: int64 Result: True
對於 equals() 方法，元素的資料型別應相同。但索引標籤的資料型別不需要具有相同的資料型別。這就是為什麼 equals() 方法對以下示例返回 True 的原因。
更新於： 2022-03-07
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