比較2個熊貓系列時會發生什么

Question

在比較兩個系列時，我遇到了大熊貓的意外行為。 我想知道這是故意還是錯誤。

假設我：

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

這不是我想要的。 很明顯，我預計索引會排成一行。 但我必須明確排列它們才能獲得理想的結果。

x > y.reindex_like(x)

收益率：

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

這是我的預期。

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，在操作時，索引排成一行。 比較時，他們沒有。 我的觀察准確嗎？ 這是出於某種目的嗎？

謝謝，

-PiR

Answer 1

錯誤與否。 我建議制作一個數據幀並比較數據幀內的系列。

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