Pandas：当你比较两个Pandas Series时会发生什么

在本文中，我们将介绍当你比较两个Pandas Series时会发生什么。Pandas是广泛应用于数据分析和处理的Python库，可以轻松地操作和处理数据结构。Pandas系列是Pandas库中的核心数据结构之一，是一种一维标记的数组，可以保存不同的数据类型，包括数字、字符串、日期时间等，并使用标记作为索引。

阅读更多：Pandas 教程

简单的Pandas Series比较

使用Pandas比较两个Series时， Pandas会逐个比较每个元素，并返回相应的布尔值。例如，比较两个数字类型的Series：

import pandas as pd

data1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = pd.Series([4, 2, 0, 7, 8])

print(data1 == data2)

输出结果如下：

0    False
1     True
2    False
3    False
4    False
dtype: bool

在这个例子中，我们首先定义了两个Series并将它们分配给变量data1和data2。接下来，比较这两个Series并将结果打印出来。由于我们比较的两个Series的值是不同的，因此只有一个元素与对应的元素匹配，返回True。

Pands Series逻辑运算

Pandas Series还可以执行与、或和非的逻辑运算。下面的例子中，我们将组合使用“和”和“或”来比较两个Series。

import pandas as pd

data1 = pd.Series([True, False, True])
data2 = pd.Series([False, True, False])

print(data1 & data2)
print(data1 | data2)

输出结果如下：

0    False
1    False
2    False
dtype: bool

0    True
1    True
2    True
dtype: bool

在同一个例子中，我们定义了两个包含布尔值的Pandas Series。在第一个print语句中，使用逻辑运算符“&”进行逻辑与操作，只有当两个Series中对应的元素都为True时才会返回True。在第二个print语句中，使用逻辑运算符“|”进行逻辑或运算，仅在两个Series中至少有一个对应的元素为True时才会返回True。

Pandas Series中的NaN值

NaN（Not a Number）是Pandas中的一个特殊值，表示缺失或不可用的数据。当Pandas Series中存在NaN值时，它的比较和逻辑运算有些不同。NaN的比较结果通常是False或NaN。

下面是一个含有NaN值的例子：

import numpy as np
import pandas as pd

data1 = pd.Series([1.0, np.nan, 3.0, 5.0, np.nan, 6.0])
data2 = pd.Series([0.0, 1.0, np.nan, 7.0, 2.0, np.nan])

print(data1 == data2)
print(data1 != data2)

输出结果如下：

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
dtype: bool

0     True
1     True
2     True
3     True
4     True
5    False
dtype: bool

在这个例子中，我们定义了两个包含NaN值的Series并将它们分配给变量data1和data2。当我们比较这两个Series时，我们看到比较结果是False或NaN，而不是我们期望的True或False。这是因为NaN根据定义无法比较。在第二个print语句中，我们使用不等于运算符“！=”，pandas会返回True或False的比较结果。

处理NaN值的方法

因为NaN值在比较和逻辑运算时的行为不符合我们的期望，我们需要知道如何处理它们。

使用isnull()或notnull()函数查找和过滤NaN值。

import pandas as pd
import numpy as np

data1 = pd.Series([1.0, np.nan, 3.0, 5.0, np.nan, 6.0])

print(data1.isnull())
print(data1.notnull())

输出结果：

0    False
1     True
2    False
3    False
4     True
5    False
dtype: bool

0     True
1    False
2     True
3     True
4    False
5     True
dtype: bool

在这个例子中，我们使用isnull()函数来查找包含NaN值的元素。使用notnull()函数，可以找到不包含NaN值的元素。

用其它对象替代NaN值。

import pandas as pd
import numpy as np

data1 = pd.Series([1.0, np.nan, 3.0, 5.0, np.nan, 6.0])

print(data1.fillna(0))
print(data1.fillna(method='ffill'))
print(data1.fillna(method='bfill'))

输出结果：

0    1.0
1    0.0
2    3.0
3    5.0
4    0.0
5    6.0
dtype: float64

0    1.0
1    1.0
2    3.0
3    5.0
4    5.0
5    6.0
dtype: float64

0    1.0
1    3.0
2    3.0
3    5.0
4    6.0
5    6.0
dtype: float64

在这个例子中，我们使用fillna()函数将NaN值替换为0。使用前向填充(method=’ffill’)或后向填充（method=’bfill’）方法，可以将NaN值替换为相邻的非NaN值。