pandas.DataFrame.ne

DataFrame.ne(self, other, axis='columns', level=None) [source]

Получение значений «не равно» для DataFrame и другого объекта, поэлементно (бинарный оператор ne).

Гибкие обертки (eq, ne, le, lt, ge, gt), для сравнения операторов.

Эквивалентно ==, =!, <=, <, >=, > с поддержкой выбора оси (строки или столбцы) и уровня для сравнения.

Параметры:	other : scalar, sequence, Series, or DataFrame Любой объект, содержащий один или несколько элементов, или список-подобный объект. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default ‘columns’ Выполнять сравнение по индексу (0 или ‘index’) или столбцам (1 или ‘columns’). level : int or label Трансляция по уровню, соответствующему значениям индексов на переданном уровне MultiIndex.
Возвращает:	DataFrame булевых значений Результат сравнения.

См. также

DataFrame.eq

Сравнение DataFrames на равенство поэлементно.

DataFrame.ne

Сравнение DataFrames на неравенство поэлементно.

DataFrame.le

Сравнение DataFrames на меньше или равно поэлементно.

DataFrame.lt

Сравнение DataFrames на строго меньше поэлементно.

DataFrame.ge

Сравнение DataFrames на больше или равно поэлементно.

DataFrame.gt

Сравнение DataFrames на строго больше поэлементно.

Примечания

Несовпадающие индексы будут объединены. NaN значения считаются различными (т.е. NaN != NaN).

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'cost': [250, 150, 100],
...                    'revenue': [100, 250, 300]},
...                   index=['A', 'B', 'C'])
>>> df
   cost  revenue
A   250      100
B   150      250
C   100      300

Сравнение со скалярным значением, используя оператор или метод:

>>> df == 100
    cost  revenue
A  False     True
B  False    False
C   True    False

>>> df.eq(100)
    cost  revenue
A  False     True
B  False    False
C   True    False

Когда other это Series, столбцы DataFrame выравниваются с индексом other и выполняется трансляция:

>>> df != pd.Series([100, 250], index=["cost", "revenue"])
    cost  revenue
A   True     True
B   True    False
C  False     True

Использование метода для управления осью трансляции:

>>> df.ne(pd.Series([100, 300], index=["A", "D"]), axis='index')
   cost  revenue
A  True    False
B  True     True
C  True     True
D  True     True

При сравнении с произвольным рядом, количество столбцов должно совпадать с количеством элементов в other:

>>> df == [250, 100]
    cost  revenue
A   True     True
B  False    False
C  False    False

Использование метода для управления осью:

>>> df.eq([250, 250, 100], axis='index')
    cost  revenue
A   True    False
B  False     True
C   True    False

Сравнение с DataFrame другой формы.

>>> other = pd.DataFrame({'revenue': [300, 250, 100, 150]},
...                      index=['A', 'B', 'C', 'D'])
>>> other
   revenue
A      300
B      250
C      100
D      150

>>> df.gt(other)
    cost  revenue
A  False    False
B  False    False
C  False     True
D  False    False

Сравнение с MultiIndex по уровню.

>>> df_multindex = pd.DataFrame({'cost': [250, 150, 100, 150, 300, 220],
...                              'revenue': [100, 250, 300, 200, 175, 225]},
...                             index=[['Q1', 'Q1', 'Q1', 'Q2', 'Q2', 'Q2'],
...                                    ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']])
>>> df_multindex
      cost  revenue
Q1 A   250      100
   B   150      250
   C   100      300
Q2 A   150      200
   B   300      175
   C   220      225

>>> df.le(df_multindex, level=1)
       cost  revenue
Q1 A   True     True
   B   True     True
   C   True     True
Q2 A  False     True
   B   True    False
   C   True    False