如何使用 series.eq() 方法比较两个系列对象时处理空值?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/5/21 15:22:17
Pandas series.eq() 方法用于将给定系列的每个元素与传递的参数(其他系列对象或标量值)进行比较。它将对每个与另一个系列对象(传递的系列对象)中的元素相等的元素返回 True。
eq() 方法的输出是一个具有布尔值的系列，它执行逐元素比较操作，该操作只不过是调用者系列 = 其他系列。在结果系列中，True 值表示其他系列对象中的等效值，False 值表示不相等的值。
通过提供 fill_value 参数，使用此 eq() 方法处理空值是一个非常简单的过程。默认情况下，此参数对缺失值采用 None。
示例 1
在下面的例子中，我们将看到 eq() 方法如何处理缺失值。
# 导入包 import pandas as pd import numpy as np # 创建系列 sr = pd.Series([np.nan, 76, 20, 51, np.nan, 26, 83, np.nan, 18]) print(sr) # 比较标量值为 20 的元素，并将 NAN 值替换为 20 result = sr.eq(20, fill_value=20) print(result)
解释
最初，我们使用以下列表创建了一个 pandas 系列整数和一些 Nan 值。之后，我们使用 eq() 方法将系列对象 sr 与值 20 进行比较，并将值 20 应用于 fill_value 参数()以处理缺失值。
输出
输出如下所示 −
0 NaN 1 76.0 2 20.0 3 51.0 4 NaN 5 26.0 6 83.0 7 NaN 8 18.0 dtype: float64 0 True 1 False 2 True 3 False 4 True 5 False 6 False 7 True 8 False dtype: bool
首先，eq() 方法用指定的 fill_value 值 20 替换缺失值。之后，它将执行调用的系列对象与传入对象之间的比较操作。
示例 2
与上例相同，此处 eq() 方法将比较两个系列对象，并将缺失值替换为 fill_value 参数指定的值 5。
# 导入包 import pandas as pd import numpy as np # 创建系列 sr1 = pd.Series([26, np.nan, 18, np.nan, 94, 71, 5, np.nan, 68, 54, 88, 7, np.nan]) print(sr1) sr2 = pd.Series([26, 29, np.nan, 11, 82, 93, np.nan, 7, 68, 29, 88, 87, np.nan]) print(sr2) # 比较两个系列对象 result = sr1.eq(sr2, fill_value=5) print(result)
输出
输出如下 −
0 26.0 1 NaN 2 18.0 3 NaN 4 94.0 5 71.0 6 5.0 7 NaN 8 68.0 9 54.0 10 88.0 11 7.0 12 NaN dtype: float64 0 26.0 1 29.0 2 NaN 3 11.0 4 82.0 5 93.0 6 NaN 7 7.0 8 68.0 9 29.0 10 88.0 11 87.0 12 NaN dtype: float64 0 True 1 False 2 False 3 False 4 False 5 False 6 True 7 False 8 True 9 False 10 True 11 False 12 False dtype: bool
以上输出显示 eq() 方法返回一个包含布尔值的新系列对象。当两个系列对象中的值相等时，返回值 True。此外，我们可以看到 Null 值被替换为 5，并且使用 5 进行比较。
