Python酷库之旅-第三方库Pandas(106)

2024-08-29 00:36
文章标签 python 第三方 pandas 106 酷库

本文主要是介绍Python酷库之旅-第三方库Pandas(106)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

一、用法精讲

461、pandas.DataFrame.lt方法

461-1、语法

461-2、参数

461-3、功能

461-4、返回值

461-5、说明

461-6、用法

461-6-1、数据准备

461-6-2、代码示例

461-6-3、结果输出

462、pandas.DataFrame.gt方法

462-1、语法

462-2、参数

462-3、功能

462-4、返回值

462-5、说明

462-6、用法

462-6-1、数据准备

462-6-2、代码示例

462-6-3、结果输出

463、pandas.DataFrame.le方法

463-1、语法

463-2、参数

463-3、功能

463-4、返回值

463-5、说明

463-6、用法

463-6-1、数据准备

463-6-2、代码示例

463-6-3、结果输出

464、pandas.DataFrame.ge方法

464-1、语法

464-2、参数

464-3、功能

464-4、返回值

464-5、说明

464-6、用法

464-6-1、数据准备

464-6-2、代码示例

464-6-3、结果输出

465、pandas.DataFrame.ne方法

465-1、语法

465-2、参数

465-3、功能

465-4、返回值

465-5、说明

465-6、用法

465-6-1、数据准备

465-6-2、代码示例

465-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

461、pandas.DataFrame.lt方法
461-1、语法
# 461、pandas.DataFrame.lt方法
pandas.DataFrame.lt(other, axis='columns', level=None)
Get Less than of dataframe and other, element-wise (binary operator lt).Among flexible wrappers (eq, ne, le, lt, ge, gt) to comparison operators.Equivalent to ==, !=, <=, <, >=, > with support to choose axis (rows or columns) and level for comparison.Parameters:
other
scalar, sequence, Series, or DataFrame
Any single or multiple element data structure, or list-like object.axis
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default ‘columns’
Whether to compare by the index (0 or ‘index’) or columns (1 or ‘columns’).level
int or label
Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level.Returns:
DataFrame of bool
Result of the comparison.
461-2、参数

461-2-1、other(必须)：标量、Series、DataFrame或array-like对象，与DataFrame进行比较的对象，如果other是标量，则DataFrame的每个元素都会与该标量进行比较；如果是另一个DataFrame或Series，则逐元素进行比较。

461-2-2、axis(可选，默认值为'columns')：{0, 1, 'index', 'columns'}，确定运算的轴，如果设为0或'index'，则对行标签进行对齐操作；如果设为1或'columns'，则对列标签进行对齐操作，通常只有在other是DataFrame或Series时才需要指定axis参数。

461-2-3、level(可选，默认值为None)：用于在多层索引(MultiIndex)中匹配特定级别，如果DataFrame或other有MultiIndex，level指定要在MultiIndex的哪个级别进行对齐。

461-3、功能

        用于逐元素地比较DataFrame和另一个对象(如标量、Series、DataFrame等)是否小于(less than)other，并返回一个布尔类型的DataFrame，其中的元素表示比较的结果。

461-4、返回值

        返回一个布尔类型的DataFrame，其中每个元素表示原始DataFrame中对应元素是否小于other中的元素。即，如果df[i,j] < other[i,j]，则结果DataFrame 中的元素为True，否则为False。

461-5、说明

        无

461-6、用法
461-6-1、数据准备
无
461-6-2、代码示例
# 461、pandas.DataFrame.lt方法
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})
# 比较DataFrame是否小于标量4
result = df.lt(4)
print(result)
461-6-3、结果输出
# 461、pandas.DataFrame.lt方法
#       A      B
# 0  True  False
# 1  True  False
# 2  True  False
462、pandas.DataFrame.gt方法
462-1、语法
# 462、pandas.DataFrame.gt方法
pandas.DataFrame.gt(other, axis='columns', level=None)
Get Greater than of dataframe and other, element-wise (binary operator gt).Among flexible wrappers (eq, ne, le, lt, ge, gt) to comparison operators.Equivalent to ==, !=, <=, <, >=, > with support to choose axis (rows or columns) and level for comparison.Parameters:
other
scalar, sequence, Series, or DataFrame
Any single or multiple element data structure, or list-like object.axis
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default ‘columns’
Whether to compare by the index (0 or ‘index’) or columns (1 or ‘columns’).level
int or label
Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level.Returns:
DataFrame of bool
Result of the comparison.
462-2、参数

462-2-1、other(必须)：标量、Series、DataFrame或array-like对象，与DataFrame进行比较的对象，如果other是标量，则DataFrame中的每个元素都会与该标量进行比较；如果是另一个DataFrame或Series，则逐元素进行比较。

462-2-2、axis(可选，默认值为'columns')：{0, 1, 'index', 'columns'}，确定运算的轴，如果设为0或'index'，则对行标签进行对齐操作；如果设为1或'columns'，则对列标签进行对齐操作，通常只有在other是DataFrame或Series时才需要指定axis参数。

462-2-3、level(可选，默认值为None)：用于在多层索引(MultiIndex)中匹配特定级别，如果DataFrame或other有MultiIndex，level指定要在MultiIndex的哪个级别进行对齐。

462-3、功能

        用于对DataFrame中的每个元素与另一个对象(如标量、Series、DataFrame等)进行逐元素比较，判断其是否大于该对象。

462-4、返回值

        返回一个布尔类型的DataFrame，其中每个元素表示原始DataFrame中对应元素是否大于other中的对应元素。即，如果df[i,j] > other[i,j]，则结果DataFrame的该元素为True，否则为False。

462-5、说明

        无

462-6、用法
462-6-1、数据准备
无
462-6-2、代码示例
# 462、pandas.DataFrame.gt方法
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})
# 比较DataFrame是否大于标量4
result = df.gt(4)
print(result)
462-6-3、结果输出
# 462、pandas.DataFrame.gt方法
#        A      B
# 0  False  False
# 1  False   True
# 2  False   True
463、pandas.DataFrame.le方法
463-1、语法
# 463、pandas.DataFrame.le方法
pandas.DataFrame.le(other, axis='columns', level=None)
Get Less than or equal to of dataframe and other, element-wise (binary operator le).Among flexible wrappers (eq, ne, le, lt, ge, gt) to comparison operators.Equivalent to ==, !=, <=, <, >=, > with support to choose axis (rows or columns) and level for comparison.Parameters:
other
scalar, sequence, Series, or DataFrame
Any single or multiple element data structure, or list-like object.axis
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default ‘columns’
Whether to compare by the index (0 or ‘index’) or columns (1 or ‘columns’).level
int or label
Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level.Returns:
DataFrame of bool
Result of the comparison.
463-2、参数

463-2-1、other(必须)：标量、Series、DataFrame或array-like对象，与DataFrame进行比较的对象，如果other是标量，则DataFrame中的每个元素都会与该标量进行比较；如果是另一个DataFrame或Series，则逐元素进行比较。

463-2-2、axis(可选，默认值为'columns')：{0, 1, 'index', 'columns'}，确定运算的轴，如果设为0或'index'，则对行标签进行对齐操作；如果设为1或'columns'，则对列标签进行对齐操作，通常只有在other是DataFrame或Series时才需要指定axis参数。

463-2-3、level(可选，默认值为None)：用于在多层索引(MultiIndex)中匹配特定级别，如果DataFrame或other有MultiIndex，level指定要在MultiIndex的哪个级别进行对齐。

463-3、功能

        用于对DataFrame中的每个元素与另一个对象(如标量、Series、DataFrame等)进行逐元素比较，判断其是否小于等于该对象。

463-4、返回值

        返回一个布尔类型的DataFrame，其中每个元素表示原始DataFrame中对应元素是否小于等于other中的对应元素。即，如果df[i,j] <= other[i,j]，则结果DataFrame的该元素为True，否则为False。

463-5、说明

        无

463-6、用法
463-6-1、数据准备
无
463-6-2、代码示例
# 463、pandas.DataFrame.le方法
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})
# 比较DataFrame是否小于等于标量4
result = df.le(4)
print(result)
463-6-3、结果输出
# 463、pandas.DataFrame.le方法
#       A      B
# 0  True   True
# 1  True  False
# 2  True  False
464、pandas.DataFrame.ge方法
464-1、语法
# 464、pandas.DataFrame.ge方法
pandas.DataFrame.ge(other, axis='columns', level=None)
Get Greater than or equal to of dataframe and other, element-wise (binary operator ge).Among flexible wrappers (eq, ne, le, lt, ge, gt) to comparison operators.Equivalent to ==, !=, <=, <, >=, > with support to choose axis (rows or columns) and level for comparison.Parameters:
other
scalar, sequence, Series, or DataFrame
Any single or multiple element data structure, or list-like object.axis
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default ‘columns’
Whether to compare by the index (0 or ‘index’) or columns (1 or ‘columns’).level
int or label
Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level.Returns:
DataFrame of bool
Result of the comparison.
464-2、参数

464-2-1、other(必须)：标量、Series、DataFrame或array-like对象，与DataFrame进行比较的对象，如果other是标量，则DataFrame中的每个元素都会与该标量进行比较；如果是另一个DataFrame或Series，则逐元素进行比较。

464-2-2、axis(可选，默认值为'columns')：{0, 1, 'index', 'columns'}，确定运算的轴，如果设为0或'index'，则对行标签进行对齐操作；如果设为1或'columns'，则对列标签进行对齐操作，通常只有在other是DataFrame或Series时才需要指定axis参数。

464-2-3、level(可选，默认值为None)：用于在多层索引(MultiIndex)中匹配特定级别，如果DataFrame或other有MultiIndex，level指定要在MultiIndex的哪个级别进行对齐。

464-3、功能

        对DataFrame中的每个元素与另一个对象(如标量、Series、DataFrame等)进行逐元素比较，判断其是否大于等于该对象。

464-4、返回值

        返回一个布尔类型的DataFrame，其中每个元素表示原始DataFrame中对应元素是否大于等于other中的对应元素。即，如果df[i,j] >= other[i,j]，则结果 DataFrame 的该元素为True，否则为False。

464-5、说明

        无

464-6、用法
464-6-1、数据准备
无
464-6-2、代码示例
# 464、pandas.DataFrame.ge方法
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})
# 比较DataFrame是否大于等于标量4
result = df.ge(4)
print(result)
464-6-3、结果输出
# 464、pandas.DataFrame.ge方法
#        A     B
# 0  False  True
# 1  False  True
# 2  False  True
465、pandas.DataFrame.ne方法
465-1、语法
# 465、pandas.DataFrame.ne方法
pandas.DataFrame.ne(other, axis='columns', level=None)
Get Not equal to of dataframe and other, element-wise (binary operator ne).Among flexible wrappers (eq, ne, le, lt, ge, gt) to comparison operators.Equivalent to ==, !=, <=, <, >=, > with support to choose axis (rows or columns) and level for comparison.Parameters:
other
scalar, sequence, Series, or DataFrame
Any single or multiple element data structure, or list-like object.axis
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default ‘columns’
Whether to compare by the index (0 or ‘index’) or columns (1 or ‘columns’).level
int or label
Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level.Returns:
DataFrame of bool
Result of the comparison.
465-2、参数

465-2-1、other(必须)：标量、Series、DataFrame或array-like对象，与DataFrame进行比较的对象，如果other是标量，则DataFrame中的每个元素都会与该标量进行比较；如果是另一个DataFrame或Series，则逐元素进行比较。

465-2-2、axis(可选，默认值为'columns')：{0, 1, 'index', 'columns'}，确定运算的轴，如果设为0或'index'，则对行标签进行对齐操作；如果设为1或'columns'，则对列标签进行对齐操作，通常只有在other是DataFrame或Series时才需要指定axis参数。

465-2-3、level(可选，默认值为None)：用于在多层索引(MultiIndex)中匹配特定级别，如果DataFrame或other有MultiIndex，level指定要在MultiIndex的哪个级别进行对齐。

465-3、功能

        对DataFrame中的每个元素与另一个对象(如标量、Series、DataFrame等)进行逐元素比较，判断其是否不等于该对象，该方法可以用来快速检查两个数据集之间的差异或验证数据一致性。

465-4、返回值

        返回一个布尔类型的DataFrame，其中每个元素表示原始DataFrame中对应元素是否不等于other中的对应元素。即，如果df[i,j] != other[i,j]，则结果DataFrame的该元素为True，否则为False。

465-5、说明

        无

465-6、用法
465-6-1、数据准备
无
465-6-2、代码示例
# 465、pandas.DataFrame.ne方法
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})
# 比较DataFrame中的元素是否不等于标量4
result = df.ne(4)
print(result)
465-6-3、结果输出
# 465、pandas.DataFrame.ne方法
#       A      B
# 0  True  False
# 1  True   True
# 2  True   True

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页

这篇关于Python酷库之旅-第三方库Pandas(106)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1116333。

相关文章

Python中edge-tts实现便捷语音合成

Python中edge-tts实现便捷语音合成

《Python中edge-tts实现便捷语音合成》edge-tts是一个功能强大的Python库,支持多种语言和声音选项,本文主要介绍了Python中edge-tts实现便捷语音合成,具有一定的参考价... 目录安装与环境设置文本转语音查找音色更改语音参数生成音频与字幕总结edge-tts 是一个功能强大的
阅读更多...
pandas DataFrame keys的使用小结

pandas DataFrame keys的使用小结

《pandasDataFramekeys的使用小结》pandas.DataFrame.keys()方法返回DataFrame的列名,类似于字典的键,本文主要介绍了pandasDataFrameke... 目录Pandas2.2 DataFrameIndexing, iterationpandas.DataF
阅读更多...
使用Python和PaddleOCR实现图文识别的代码和步骤

使用Python和PaddleOCR实现图文识别的代码和步骤

《使用Python和PaddleOCR实现图文识别的代码和步骤》在当今数字化时代,图文识别技术的应用越来越广泛,如文档数字化、信息提取等,PaddleOCR是百度开源的一款强大的OCR工具包,它集成了... 目录一、引言二、环境准备2.1 安装 python2.2 安装 PaddlePaddle2.3 安装
阅读更多...
Python+PyQt5开发一个Windows电脑启动项管理神器

Python+PyQt5开发一个Windows电脑启动项管理神器

《Python+PyQt5开发一个Windows电脑启动项管理神器》：本文主要介绍如何使用PyQt5开发一款颜值与功能并存的Windows启动项管理工具,不仅能查看/删除现有启动项,还能智能添加新... 目录开篇：为什么我们需要启动项管理工具功能全景图核心技术解析1. Windows注册表操作2. 启动文件
阅读更多...
Python datetime 模块概述及应用场景

Python datetime 模块概述及应用场景

《Pythondatetime模块概述及应用场景》Python的datetime模块是标准库中用于处理日期和时间的核心模块,本文给大家介绍Pythondatetime模块概述及应用场景,感兴趣的朋... 目录一、python datetime 模块概述二、datetime 模块核心类解析三、日期时间格式化与
阅读更多...
Java调用Python的四种方法小结

Java调用Python的四种方法小结

《Java调用Python的四种方法小结》在现代开发中,结合不同编程语言的优势往往能达到事半功倍的效果,本文将详细介绍四种在Java中调用Python的方法,并推荐一种最常用且实用的方法,希望对大家有... 目录一、在Java类中直接执行python语句二、在Java中直接调用Python脚本三、使用Run
阅读更多...
使用Python开发Markdown兼容公式格式转换工具

使用Python开发Markdown兼容公式格式转换工具

《使用Python开发Markdown兼容公式格式转换工具》在技术写作中我们经常遇到公式格式问题,例如MathML无法显示,LaTeX格式错乱等,所以本文我们将使用Python开发Markdown兼容... 目录一、工具背景二、环境配置（Windows 10/11）1. 创建conda环境2. 获取XSLT
阅读更多...
Python如何调用指定路径的模块

Python如何调用指定路径的模块

《Python如何调用指定路径的模块》要在Python中调用指定路径的模块,可以使用sys.path.append,importlib.util.spec_from_file_location和exe... 目录一、sys.path.append() 方法1. 方法简介2. 使用示例3. 注意事项二、imp
阅读更多...
PyQt5+Python-docx实现一键生成测试报告

PyQt5+Python-docx实现一键生成测试报告

《PyQt5+Python-docx实现一键生成测试报告》作为一名测试工程师,你是否经历过手动填写测试报告的痛苦,本文将用Python的PyQt5和python-docx库,打造一款测试报告一键生成工... 目录引言工具功能亮点工具设计思路1. 界面设计：PyQt5实现数据输入2. 文档生成：python-
阅读更多...
Python中Flask模板的使用与高级技巧详解

Python中Flask模板的使用与高级技巧详解

《Python中Flask模板的使用与高级技巧详解》在Web开发中,直接将HTML代码写在Python文件中会导致诸多问题,Flask内置了Jinja2模板引擎,完美解决了这些问题,下面我们就来看看F... 目录一、模板渲染基础1.1 为什么需要模板引擎1.2 第一个模板渲染示例1.3 模板渲染原理二、模板
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2