Python | Serie Pandas.ne()

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 series.ne()se usa para comparar cada elemento de la serie Caller con la serie pasada. Devuelve True para cada elemento que no es igual al elemento de la serie pasada.

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

Sintaxis: Series.ne(otro, nivel=Ninguno, valor_relleno=Ninguno)

Parámetros:
otro: otra serie que se comparará con el
nivel: int o nombre del nivel en caso de multinivel
fill_value: valor que se reemplazará en lugar de NaN

Tipo de retorno: serie booleana

Ejemplo #1: Manejo de valores nulos

En este ejemplo, se crean dos series utilizando pd.Series(). La serie contiene algunos valores nulos y algunos valores iguales en los mismos índices también. Las series se comparan usando el .ne() método y se pasa 5 al parámetro fill_value para reemplazar los valores de NaN por 5.

# importing pandas module  
import pandas as pd  
    
# importing numpy module 
import numpy as np 
    
# creating series 1 
series1 = pd.Series([70, 5, 0, 225, 1, 16, np.nan, 10, np.nan]) 
    
# creating series 2 
series2 = pd.Series([27, np.nan, 2, 23, 1, 95, 53, 10, 5]) 
  
# NaN replacement
replace_nan = 5
  
# calling and returning to result variable
result = series1.ne(series2, fill_value = replace_nan)
  
# display 
result 

Salida:
como se muestra en la salida, se devolvió True siempre que el valor de la serie de llamadas no fuera igual al valor de la serie pasada. También se puede ver que los valores nulos fueron reemplazados por 5 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(['Aaa', 0, 'cat', 43, 9, 'Dog', np.nan, 'x', np.nan]) 
    
# creating series 2 
series2 = pd.Series(['vaa', np.nan, 'Cat', 23, 5, 'Dog', 54, 'x', np.nan]) 
  
# NaN replacement
replace_nan = 14
  
# calling and returning to result variable
result = series1.ne(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. True se devolvía siempre que la string en la serie Caller no fuera igual a la string en la serie pasada.