目錄一、比較運算符和比較方法二、兩個DataFrame比較三、兩個Series比較四、與數字或字符串比較五、與array進行比較一、比較運算符和比較方法

比較運算符用于判斷是否相等和比較大小，Python中的比較運算符有==、!=、<、>、<=、>=六個，Pandas中也一樣。

在Pandas中，DataFrame和Series還支持6個比較方法，詳見下表。

方法 英文全稱 用途 eq equal to 等于 ne not equal to 不等于 lt less than 小于 gt greater than 大于 le less than or equal to 小于等于 ge greater than or equal to 大于等于

對于比較操作，==和!=支持各種類型的數據互相比較，而<、>、<=、>=對數據類型有限制，如整數可以與浮點數比較大小，但整數不能與字符串比較大小，會報錯。這一點，適用于后面的所有比較。

二、兩個DataFrame比較

1. 用算術運算符比較

兩個DataFrame進行比較，是將DataFrame中對應位置的數據進行比較。

使用比較運算符，兩個DataFrame的形狀必須相同，索引必須相等(索引順序必須相同)，否則會報錯。

2. 用比較方法比較

直接用DataFrame調用比較方法，傳入另一個DataFrame，即可完成比較操作。

使用比較方法時，兩個DataFrame的形狀可以不相同，索引也可以不相同。結果是能兼容兩個被比較DataFrame的新DataFrame，原理如下圖。

三、兩個Series比較

1. 用算術運算符比較

使用比較運算符，兩個Series的長度必須相同，索引必須相等(索引順序必須相同)，否則會報錯。

2. 用比較方法比較

使用比較方法，兩個Series的長度可以不相同，索引也可以不相同。結果是能兼容兩個被比較Series的新Series，原理同DataFrame。

四、與數字或字符串比較

1. DataFrame與數字比較

用DataFrame中的每個數據都與數字進行比較，返回對應位置的布爾值，Series同理。比較方法和運算符作用相同。

2. DataFrame與字符串比較

將每個數據都與指定的字符串進行比較，Series同理。比較方法和運算符作用相同。

用多維數據與單個數據進行比較時，要注意數據的類型，如果有不支持的比較，會報錯。

五、與array進行比較

比較操作還支持DataFrame或Series與numpy中的array數據進行比較。array沒有索引，所以對索引沒有要求，但形狀必須相同，否則會報錯。比較方法和運算符作用相同。

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