Pandas DataFrame Le 方法

介绍

在本实验中，我们将学习如何在 Python 的 pandas 库中使用 DataFrame.le() 方法。DataFrame.le() 方法用于在 DataFrame 与另一个数据结构（如标量、序列、Series 或另一个 DataFrame）之间执行逐元素的“小于或等于”比较。它返回一个新的布尔值 DataFrame，表示比较操作的结果。

虚拟机提示

虚拟机启动完成后，点击左上角切换到 Notebook 选项卡以访问 Jupyter Notebook 进行练习。

有时，你可能需要等待几秒钟，直到 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。

如果你在学习过程中遇到问题，请随时向 Labby 寻求帮助。实验结束后提供反馈，我们将及时为你解决问题。

导入必要的库并创建 DataFrame

让我们从导入 pandas 库并创建一个 DataFrame 开始。我们将使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"A": [200, 500], "B": [60, 250], "C": [150, 1]})

使用 DataFrame.le() 与标量进行比较

我们可以使用 DataFrame.le() 方法在 DataFrame 和标量值之间执行“小于或等于”比较。此方法返回一个新的布尔值 DataFrame。我们将使用以下代码：

comparison_df = df.le(200)

使用 DataFrame.le() 与 Series 进行比较

我们也可以使用 DataFrame.le() 方法在 DataFrame 和 Series 之间执行“小于或等于”比较。此方法会根据 Series 的索引值在 DataFrame 上广播比较操作。我们将使用以下代码：

series = pd.Series([150, 200, 150])
comparison_df = df.le(series, axis=0)

使用 DataFrame.le() 与另一个 DataFrame 进行比较

最后，我们可以使用 DataFrame.le() 方法在 DataFrame 和另一个 DataFrame 之间执行“小于或等于”比较。此方法会在两个 DataFrame 之间逐元素进行比较，并返回一个新的布尔值 DataFrame。我们将使用以下代码：

df2 = pd.DataFrame({"A": [200, 550], "B": [65, 251], "C": [100, 10]})
comparison_df = df.le(df2)

总结

在本实验中，我们学习了如何在 pandas 库中使用 DataFrame.le() 方法。我们学习了如何在 DataFrame 与标量、Series 或另一个 DataFrame 之间执行“小于或等于”比较。DataFrame.le() 方法使我们能够轻松比较 DataFrame 中的元素，并获取一个表示比较结果的布尔值 DataFrame。