本篇文章給大家分享的是有關(guān)Pandas中怎么實(shí)現(xiàn)二進(jìn)制操作，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

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Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間執(zhí)行二進(jìn)制操作，要注意下列兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：

• 多維（DataFrame）與低維（Series）對(duì)象之間的廣播機(jī)制

• 計(jì)算中的缺失值處理

匹配/廣播機(jī)制

DataFrame支持add()、sub()、mul()、div()、radd()、rsub()等方法執(zhí)行二進(jìn)制操作。廣播機(jī)制重點(diǎn)關(guān)注輸入的Series，通過axis關(guān)鍵字，匹配index或columns即可調(diào)用這些函數(shù)。

還可以用Series對(duì)齊多層索引DataFrame的某一層次。

Series與Index還支持divmod()內(nèi)置函數(shù)，該函數(shù)同時(shí)執(zhí)行向下取整除與模運(yùn)算，返回兩個(gè)與左側(cè)類型相同的元組。

divmod還支持元素級(jí)運(yùn)算：

缺失值與填充缺失值

Series與DataFrame的算數(shù)函數(shù)支持fill_value選項(xiàng)，即用指定值替換某個(gè)位置的缺失值。比如，兩個(gè)DataFrame相加，除非兩個(gè)DataFrame里同一個(gè)位置都有缺失值，其相加的和仍為NaN，如果只有一個(gè)DataFrame里存在缺失值，則可用fill_value指定一個(gè)值來替代NaN，當(dāng)然，也可以用fillna把NaN替換為想要的值。

比較操作

Series與DataFrame還支持eq、ne、lt、gt、le、ge等二進(jìn)制比較操作的方法：

這些操作生成一個(gè)與左側(cè)輸入對(duì)象類型相同的Pandas對(duì)象，即dtype為bool。boolean對(duì)象可用于索引操作。

布爾簡化

empty、any、all、bool可以把數(shù)據(jù)匯總簡化至單個(gè)布爾值。

還可以進(jìn)一步把上面的結(jié)果簡化為單個(gè)布爾值。

通過empty屬性，可以驗(yàn)證Pandas對(duì)象是否為空。

用bool方法驗(yàn)證單元素Pandas對(duì)象的布爾值

比較對(duì)象是否等效

一般情況下，多種方式都能得出相同的結(jié)構(gòu)。以df+df與df*2為例。測試這兩種計(jì)算方式的結(jié)構(gòu)是否一致，大部分人都會(huì)用（df+df==df*2）.all()，但是這個(gè)表達(dá)式的結(jié)果時(shí)False。

布爾型DataFrame df+df==df*2中有False值是因?yàn)閮蓚€(gè)NaN值的比較結(jié)果為不相等：

為了驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否等效，Series與DataFrame等N維框架提供了equals()方法，用這個(gè)方法驗(yàn)證NaN值的結(jié)果為相等。

但這里要注意Series與DataFrame索引的順序必須一致，驗(yàn)證結(jié)果才能為True。

比較array型對(duì)象

用標(biāo)量值與Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)比數(shù)據(jù)元素非常簡單：

Pandas還能對(duì)比兩個(gè)等長array對(duì)象里的數(shù)據(jù)元素：

對(duì)此不等長的Index或Series對(duì)象會(huì)觸發(fā)valueError：

但是這里的操作與NumPy的廣播機(jī)制不同：

NumPy無法執(zhí)行廣播操作時(shí)，返回False：

以上就是Pandas中怎么實(shí)現(xiàn)二進(jìn)制操作，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。