Python|熊猫系列. le()
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 series.le() 用来比较 Caller 系列和传递系列的每个元素。对于小于或等于传递序列中元素的每个元素，它都返回 True。
注意:结果是在比较主叫系列< =其他系列的基础上返回的。
语法: Series.le(其他，级别=无，fill _ value =无，轴=0)
参数: 其他:要与 进行比较的其他系列级别:多级别情况下的 int 或级别名称 fill_value: 要替换的值而不是 NaN 轴: 0 或“index”按行应用方法，1 或“columns”按列应用方法。
返回类型:布尔级数
示例#1: NaN 处理
在本例中，使用pd.Series()创建了两个系列。该系列在相同的索引中包含一些空值和一些相等的值。使用le()方法比较系列，并将 10 传递给 fill_value 参数，用 10 替换 NaN 值。
# importing pandas module
import pandas as pd
# importing numpy module
import numpy as np
# creating series 1
series1 = pd.Series([11, 0, 2, 43, 9, 27, np.nan, 10, np.nan])
# creating series 2
series2 = pd.Series([16, np.nan, 2, 23, 5, 40, 54, 3, 19])
# NaN replacement
replace_nan = 10
# calling and returning to result variable
result = series1.le(series2, fill_value = replace_nan)
# display
result
输出:
如输出所示，只要调用者序列中的值小于或等于传递序列中的值，就会返回 True。还可以看到，空值被 10 代替，使用该值进行比较。
示例#2: 使用字符串对象调用序列
在本例中，使用 pd.Series()创建了两个系列。该系列也包含一些字符串值。如果是字符串，则用它们的 ASCII 值进行比较。
# importing pandas module
import pandas as pd
# importing numpy module
import numpy as np
# creating series 1
series1 = pd.Series(['A', 0, 'c', 43, 9, 'e', np.nan, 'x', np.nan])
# creating series 2
series2 = pd.Series(['v', np.nan, 'c', 23, 5, 'D', 54, 'p', 19])
# NaN replacement
replace_nan = 10
# calling and returning to result variable
result = series1.le(series2, fill_value = replace_nan)
# display
result
输出:
从输出中可以看出，对于字符串，比较是使用它们的 ASCII 值进行的。
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