Pandas 中 series.eq() 方法的基本操作是什么?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/10/12 4:52:17
Pandas 构造函数中的 series.eq() 方法用于将给定序列的元素与其他序列(可能是另一个序列或标量值)进行比较。结果将返回一个包含布尔值的新序列对象。
使用此 eq() 方法可执行元素相等操作。布尔值 True 表示第二个序列对象中的等值。其余不相等的值用布尔值 False 表示。
eq() 方法的参数包括 other、fill_value 和 level。
示例 1
在下面的示例中，我们将看到 eq() 方法如何将序列对象的元素与标量值进行比较。
# 导入包 import pandas as pd import numpy as np # 创建序列 sr = pd.Series([24, 63, 21, np.nan, 24, 56, 24, 50]) print(sr) # 将元素与标量值 24 进行比较 result = sr.eq(24) print(result)
解释
首先，我们使用一个整数列表和一些 Nan 值创建了一个 Pandas Series。之后，我们使用标量值 24 调用了 eq() 方法。
输出
输出如下 −
0 24.0 1 63.0 2 21.0 3 NaN 4 24.0 5 56.0 6 24.0 7 50.0 dtype: float64 0 True 1 False 2 False 3 False 4 True 5 False 6 True 7 False dtype: bool
运行上述代码后，我们将得到以下结果。eq() 方法将序列对象的元素与值 24 进行比较。因此，索引位置 0、4 和 6 处的等价值表示为 True，其余所有值均表示为 False。
示例 2
与上一个示例一样，这里我们将对两个序列对象应用 eq() 方法，而不更改任何默认参数值。
# 导入包 import pandas as pd import numpy as np # 创建序列 sr1 = pd.Series([np.nan, 61, 11, np.nan, 24, 56, 30, np.nan, 55]) print(sr1) sr2 = pd.Series([0, 61, 22, np.nan, 24, 45, 30, 78, 93]) print(sr2) # 比较两个序列对象 result = sr1.eq(sr2) print(result)
输出
输出如下所示 −
0 NaN 1 61.0 2 11.0 3 NaN 4 24.0 5 56.0 6 30.0 7 NaN 8 55.0 dtype: float64 0 0.0 1 61.0 2 22.0 3 NaN 4 24.0 5 45.0 6 30.0 7 78.0 8 93.0 dtype: float64 0 False 1 True 2 False 3 False 4 True 5 False 6 True 7 False 8 False dtype: bool
在上面的输出块中，我们可以看到输入序列对象 sr1 和 sr2，以及 eq() 方法生成的序列对象。eq() 方法对于 Nan 值不返回 true，因此在索引位置 3 处表示的是 False 值。
