比较2个熊猫系列时会发生什么

Question

在比较两个系列时，我遇到了大熊猫的意外行为。 我想知道这是故意还是错误。

假设我：

import pandas as pd
x = pd.Series([1, 1, 1, 0, 0, 0], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], name='Value')
y = pd.Series([0, 2, 0, 2, 0, 2], index=['c', 'f', 'a', 'e', 'b', 'd'], name='Value')

x > y

收益率：

a     True
b    False
c     True
d    False
e    False
f    False
Name: Value, dtype: bool

这不是我想要的。 很明显，我预计索引会排成一行。 但我必须明确排列它们才能获得理想的结果。

x > y.reindex_like(x)

收益率：

a     True
b     True
c     True
d    False
e    False
f    False
Name: Value, dtype: bool

这是我的预期。

更糟糕的是，如果我：

x + y

我明白了：

a    1
b    1
c    1
d    2
e    2
f    2
Name: Value, dtype: int64

因此，在操作时，索引排成一行。 比较时，他们没有。 我的观察准确吗？ 这是出于某种目的吗？

谢谢，

-PiR

Answer 1

错误与否。 我建议制作一个数据帧并比较数据帧内的系列。

import pandas as pd
x = pd.Series([1, 1, 1, 0, 0, 0], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], name='Value_x')
y = pd.Series([0, 2, 0, 2, 0, 2], index=['c', 'f', 'a', 'e', 'b', 'd'], name='Value_y')

df = pd.DataFrame({"Value_x":x, "Value_y":y})
df['Value_x'] > df['Value_y']

Out[3]:

a     True
b     True
c     True
d    False
e    False
f    False
dtype: bool