Pandas 比较数据框和系列的最有效方法

我有一个形状为 (n, p) 的数据框和一系列长度n
我可以将它们与:
for i in df.keys(): df[i] > ts
有没有办法在一行中做到这一点？类似 df > ts .
如果是，它是否更有效率？

最佳答案

我想你需要 DataFrame.gt :

print (df.gt(s, axis=0))

样本:

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6],
                   'C':[7,8,9],
                   'D':[1,3,5],
                   'E':[5,3,6],
                   'F':[7,4,3]})

print (df)
   A  B  C  D  E  F
0  1  4  7  1  5  7
1  2  5  8  3  3  4
2  3  6  9  5  6  3

s = pd.Series([1,2,3])
print (s)
0    1
1    2
2    3
dtype: int64

print (df.gt(s, axis=0))
       A     B     C      D     E      F
0  False  True  True  False  True   True
1  False  True  True   True  True   True
2  False  True  True   True  True  False

如果需要其他功能进行比较:

lt

gt

le

ge

ne

eq

关于 Pandas 比较数据框和系列的最有效方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40889072/