这篇教程Python数据分析之pandas比较操作写得很实用，希望能帮到您。
一、比较运算符和比较方法比较运算符用于判断是否相等和比较大小，Python中的比较运算符有==、!=、<、>、<=、>=六个，Pandas中也一样。 在Pandas中，DataFrame和Series还支持6个比较方法，详见下表。 | 方法 | 英文全称 | 用途 | | eq | equal to | 等于 | | ne | not equal to | 不等于 | | lt | less than | 小于 | | gt | greater than | 大于 | | le | less than or equal to | 小于等于 | | ge | greater than or equal to | 大于等于 | 对于比较操作，==和!=支持各种类型的数据互相比较，而<、>、<=、>=对数据类型有限制，如整数可以与浮点数比较大小，但整数不能与字符串比较大小，会报错。这一点，适用于后面的所有比较。
二、两个DataFrame比较1. 用算术运算符比较 
两个DataFrame进行比较，是将DataFrame中对应位置的数据进行比较。 使用比较运算符，两个DataFrame的形状必须相同，索引必须相等(索引顺序必须相同)，否则会报错。 2. 用比较方法比较 
直接用DataFrame调用比较方法，传入另一个DataFrame，即可完成比较操作。 
使用比较方法时，两个DataFrame的形状可以不相同，索引也可以不相同。结果是能兼容两个被比较DataFrame的新DataFrame，原理如下图。 
三、两个Series比较1. 用算术运算符比较 
使用比较运算符，两个Series的长度必须相同，索引必须相等(索引顺序必须相同)，否则会报错。 2. 用比较方法比较 
使用比较方法，两个Series的长度可以不相同，索引也可以不相同。结果是能兼容两个被比较Series的新Series，原理同DataFrame。
四、与数字或字符串比较1. DataFrame与数字比较 
用DataFrame中的每个数据都与数字进行比较，返回对应位置的布尔值，Series同理。比较方法和运算符作用相同。 2. DataFrame与字符串比较 
将每个数据都与指定的字符串进行比较，Series同理。比较方法和运算符作用相同。 用多维数据与单个数据进行比较时，要注意数据的类型，如果有不支持的比较，会报错。
五、与array进行比较
比较操作还支持DataFrame或Series与numpy中的array数据进行比较。array没有索引，所以对索引没有要求，但形状必须相同，否则会报错。比较方法和运算符作用相同。 到此这篇关于Python数据分析之pandas比较操作的文章就介绍到这了,更多相关Python pandas比较操作内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
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