两个pandas.Series如何取max

guxue365 2021-05-05 09:06:15

两个pandas.Series，长度相同，相应序列上取最大值构成新的Series，这个新Series与原Series长度相同，这代码如何写得简洁？

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shiyunanjing 2022-09-29

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a = pd.Series([1, 3, 3])
b = pd.Series([4, 2, 1])

print(np.where(a > b, a, b))

本文介绍了pandas库中Series.max方法，该方法用于计算Series元素最大值，可处理多种数据类型，能通过参数控制是否跳过缺失值。文中给出数值型、字符串型等不同数据类型示例，还指出处理混合型数据可能出错，空Series或全为缺失值时返回NaN。

本文介绍了 Pandas2.2 中 Series 的 unique 方法，该方法用于返回 Series 中的唯一值，会去除重复项，返回按首次出现顺序排列的 NumPy 数组。文中给出了数值型和字符串型 Series 的示例，还提到该方法不会排序，若需排序可结合其他方法。

本文介绍了 Pandas2.2 中 Series 的 sum 方法，该方法用于计算 Series 元素总和。阐述了其参数，如是否忽略 NaN 值等，返回值为标量值。还说明了无 NaN 值和有 NaN 值时的不同计算情况，忽略 NaN 可正常计算，否则结果为 NaN。

本文介绍了 pandas 库中 Series.quantile 方法，该方法用于计算 Series 对象的分位数。详细说明了其功能、参数及返回值，还给出多个示例，如计算中位数、四分位数等，展示不同插值方法的结果。此方法适用于数值型数据，能有效计算分位数，助于理解数据分布。

本文介绍了 Pandas2.2 Series 中 pandas.Series.nunique 方法，该方法用于计算 Series 中唯一值的数量，可根据参数设置忽略或包含 NaN 值。文中给出数值型和字符串型 Series 的示例，还提醒该方法不返回唯一值本身，处理含缺失数据时参数设置很重要。

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