Python ist eine großartige Sprache für die Datenanalyse, vor allem aufgrund des fantastischen Ökosystems datenzentrierter Python-Pakete. Pandas ist eines dieser Pakete und erleichtert das Importieren und Analysieren von Daten erheblich.

Pandas wird verwendet, um jedes Element der Caller-Serie mit übergebenen Serien zu vergleichen. Es gibt True für jedes Element zurück, das kleiner oder gleich dem Element in übergebenen Reihen ist. series.le()

Hinweis: Die Ergebnisse werden auf der Grundlage von Vergleichsaufrufserien <= anderen Serien zurückgegeben.

Syntax: Series.le (andere, Ebene = Keine, Füllwert = Keine, Achse = 0)

Parameter:
Sonstige: Andere zu vergleichende Reihen mit
Ebene: int oder Name der Ebene bei mehrstufigem
Füllwert: Wert, der anstelle der NaN-
Achse ersetzt werden soll: 0 oder 'Index', um die Methode durch Zeilen und 1 oder 'Spalten' anzuwenden durch Spalten anwenden.

Rückgabetyp: Boolesche Reihe

Beispiel 1: NaN-Handhabung

In diesem Beispiel werden zwei Serien mit erstellt pd.Series(). Die Reihe enthält auch einige Nullwerte und einige gleiche Werte bei gleichen Indizes. Die Reihen werden mit der le()Methode verglichen und 10 wird an den Parameter fill_value übergeben, um die NaN-Werte durch 10 zu ersetzen.

import pandas as pd   
    
import numpy as np  
    
series1 = pd.Series([11, 0, 2, 43, 9, 27, np.nan, 10, np.nan])  
    
series2 = pd.Series([16, np.nan, 2, 23, 5, 40, 54, 3, 19])  
  
replace_nan = 10
  
result = series1.le(series2, fill_value = replace_nan) 
  
result  

Ausgabe:
Wie in der Ausgabe gezeigt, wurde True überall dort zurückgegeben, wo der Wert in der Anruferserie kleiner oder der Wert in der übergebenen Serie gleich oder gleich war. Es ist auch zu sehen, dass Nullwerte durch 10 ersetzt wurden und der Vergleich unter Verwendung dieses Werts durchgeführt wurde.

 
Beispiel 2: Aufrufen von Serien mit str-Objekten

In diesem Beispiel werden zwei Serien mit erstellt pd.Series(). Die Serie enthält auch einige Zeichenfolgenwerte. Bei Zeichenfolgen wird der Vergleich mit ihren ASCII-Werten durchgeführt .

import pandas as pd   
    
import numpy as np  
    
series1 = pd.Series(['A', 0, 'c', 43, 9, 'e', np.nan, 'x', np.nan])  
    
series2 = pd.Series(['v', np.nan, 'c', 23, 5, 'D', 54, 'p', 19])  
  
replace_nan = 10
  
result = series1.le(series2, fill_value = replace_nan) 
  
result  

Ausgabe:
Wie in der Ausgabe zu sehen ist, wurde der Vergleich bei Zeichenfolgen anhand ihrer ASCII-Werte durchgeführt.