Question

考虑系列s

s = pd.Series([(1, 2), (3, 4), (5, 6)])

这是预期的

s == (3, 4)

0    False
1     True
2    False
dtype: bool

这不是

s.eq((3, 4))

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)

ValueError: Lengths must be equal

我认为他们是一样的。他们之间有什么区别？

documentation说什么？

相当于series == other，但支持将fill_value替换为其中一个输入中的缺失数据。

这似乎意味着他们应该一样，因此混乱。

Answer 1

您遇到的实际上是一种特殊情况，可以更轻松地将pandas.Series或numpy.ndarray与普通的python构造进行比较。源代码如下：

def flex_wrapper(self, other, level=None, fill_value=None, axis=0):
    # validate axis
    if axis is not None:
        self._get_axis_number(axis)
    if isinstance(other, ABCSeries):
        return self._binop(other, op, level=level, fill_value=fill_value)
    elif isinstance(other, (np.ndarray, list, tuple)):
        if len(other) != len(self):
            # ---------------------------------------
            # you never reach the `==` path because you get into this.
            # ---------------------------------------
            raise ValueError('Lengths must be equal')  
        return self._binop(self._constructor(other, self.index), op,
                           level=level, fill_value=fill_value)
    else:
        if fill_value is not None:
            self = self.fillna(fill_value)

        return self._constructor(op(self, other),
                                 self.index).__finalize__(self)

您正在点击ValueError因为pandas假定.eq您希望将值转换为numpy.ndarray或pandas.Series（，如果您给它一个数组，列表或元组）而不是实际将它与tuple进行比较。例如，如果你有：

s = pd.Series([1,2,3])
s.eq([1,2,3])

您不希望它将每个元素与[1,2,3]进行比较。

问题在于object数组（与dtype=uint一样）经常滑过裂缝或被故意忽略。该方法中的一个简单if self.dtype != 'object'分支可以解决此问题。但也许开发人员有充分的理由让这个案例与众不同。我建议通过张贴bug tracker来要求澄清。

你还没有问过如何使它正常工作，但是为了完整性，我将包含一种可能性（根据源代码，你可能需要将它自己包装为pandas.Series）：

>>> s.eq(pd.Series([(1, 2)]))
0     True
1    False
2    False
dtype: bool

Answer 2

==是一个逐元素的比较，它产生一个真值的向量，而.eq是一个＆＃34;这两个迭代是相等的＆＃34;，其长度相同是一个要求。 Ayhan指出了一个例外：当你使用.eq(scalar value)比较一个pandas矢量类型时，标量值只是广播到相同大小的矢量进行比较。

为什么pandas'=='与'.eq（）'不同

2 个答案: