Participer au site avec un Tip
Rechercher
 

Améliorations / Corrections

Vous avez des améliorations (ou des corrections) à proposer pour ce document : je vous remerçie par avance de m'en faire part, cela m'aide à améliorer le site.

Emplacement :

Description des améliorations :

Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? Programmation Python
Les compléments
Voir le programme détaillé
Classe « Series »

Méthode pandas.Series.eq

Signature de la méthode eq

def eq(self, other, level: 'Level | None' = None, fill_value: 'float | None' = None, axis: 'Axis' = 0) -> 'Series' 

Description

help(Series.eq)

Return Equal to of series and other, element-wise (binary operator `eq`).

Equivalent to ``series == other``, but with support to substitute a fill_value for
missing data in either one of the inputs.

Parameters
----------
other : Series or scalar value
level : int or name
    Broadcast across a level, matching Index values on the
    passed MultiIndex level.
fill_value : None or float value, default None (NaN)
    Fill existing missing (NaN) values, and any new element needed for
    successful Series alignment, with this value before computation.
    If data in both corresponding Series locations is missing
    the result of filling (at that location) will be missing.
axis : {0 or 'index'}
    Unused. Parameter needed for compatibility with DataFrame.

Returns
-------
Series
    The result of the operation.

Examples
--------
>>> a = pd.Series([1, 1, 1, np.nan], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> a
a    1.0
b    1.0
c    1.0
d    NaN
dtype: float64
>>> b = pd.Series([1, np.nan, 1, np.nan], index=['a', 'b', 'd', 'e'])
>>> b
a    1.0
b    NaN
d    1.0
e    NaN
dtype: float64
>>> a.eq(b, fill_value=0)
a     True
b    False
c    False
d    False
e    False
dtype: bool


Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? RAG (Retrieval-Augmented Generation)
et Fine Tuning d'un LLM
Voir le programme détaillé