Python | Serie Pandas.le()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

Pandas se usa para comparar cada elemento de la serie Caller con la serie pasada. Devuelve True para cada elemento que es menor o igual que el elemento de la serie pasada. series.le()

Nota: Los resultados se devuelven sobre la base de la serie de llamadas de comparación <= otra serie.

Sintaxis: Series.le(otro, nivel=Ninguno, valor_relleno=Ninguno, eje=0)

Parámetros:
otro: otra serie a comparar con el
nivel: int o nombre del nivel en caso de multinivel
fill_value: valor a reemplazar en lugar de NaN
eje: 0 o ‘índice’ para aplicar el método por filas y 1 o ‘columnas’ a aplicar por columnas.

Tipo de retorno: serie booleana

Ejemplo #1: manejo de NaN

En este ejemplo, se crean dos series usando pd.Series(). La serie contiene algunos valores nulos y algunos valores iguales en los mismos índices también. Las series se comparan usando el le()método y se pasa 10 al parámetro fill_value para reemplazar los valores de NaN por 10.

# importing pandas module  
import pandas as pd  
    
# importing numpy module 
import numpy as np 
    
# creating series 1 
series1 = pd.Series([11, 0, 2, 43, 9, 27, np.nan, 10, np.nan]) 
    
# creating series 2 
series2 = pd.Series([16, np.nan, 2, 23, 5, 40, 54, 3, 19]) 
  
# NaN replacement
replace_nan = 10
  
# calling and returning to result variable
result = series1.le(series2, fill_value = replace_nan)
  
# display 
result 

Salida:
como se muestra en la salida, True se devolvió siempre que el valor en la serie de llamadas fuera menor o Igual que el valor en la serie pasada. También se puede ver que los valores nulos fueron reemplazados por 10 y la comparación se hizo usando ese valor.

 
Ejemplo #2: Llamar a Series con objetos str

En este ejemplo, se crean dos series utilizando pd.Series(). La serie también contiene algunos valores de string. En el caso de strings, la comparación se realiza con sus valores ASCII .

# importing pandas module  
import pandas as pd  
    
# importing numpy module 
import numpy as np 
    
# creating series 1 
series1 = pd.Series(['A', 0, 'c', 43, 9, 'e', np.nan, 'x', np.nan]) 
    
# creating series 2 
series2 = pd.Series(['v', np.nan, 'c', 23, 5, 'D', 54, 'p', 19]) 
  
# NaN replacement
replace_nan = 10
  
# calling and returning to result variable
result = series1.le(series2, fill_value = replace_nan)
  
# display 
result 

Salida:
Como se puede ver en la salida, en el caso de las strings, la comparación se realizó utilizando sus valores ASCII.