Pandas DataFrames/Series 之间的大于/小于比较

如何在 DataFrame 和 Series 之间进行比较？我想屏蔽 DataFrame/Series 中大于/小于另一个 DataFrame/Series 中的元素的元素。

例如，以下内容不会替换大于平均值的元素 与 nans 一起，尽管我期待它：

>>> x = pd.DataFrame(data={'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})
>>> x[x > x.mean(axis=1)] = np.nan
>>> x
   a  b
0  1  3
1  2  4

如果我们看一下比较创建的布尔数组，就会发现它真的很奇怪：

>>> x = pd.DataFrame(data={'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})
>>> x > x.mean(axis=1)
       a      b      0      1
0  False  False  False  False
1  False  False  False  False

我不明白生成的布尔数组的逻辑是这样的。我可以通过使用转置来解决这个问题：

>>> (x.T > x.mean(axis=1).T).T
       a     b
0  False  True
1  False  True

但我相信有一些我不知道的“正确”方法可以做到这一点。至少我想了解发生了什么事。

这里的问题是，如果您使用，它将索引解释为列值来执行比较.gt并通过axis=0然后你就得到你想要的结果：

In [203]:
x.gt(x.mean(axis=1), axis=0)

Out[203]:
       a     b
0  False  True
1  False  True

当你与 np 数组进行比较时，你就会明白我的意思：

In [205]:
x > x.mean(axis=1).values

Out[205]:
       a      b
0  False  False
1  False   True

这里可以看到默认的比较轴是在列上，导致了不同的结果