Pandas Series.eq vs np.array_equal：どっちを使うべき？

pandas.Series.eq：要素同士の比較

pandas.Series.eq は、Series オブジェクトの要素同士を比較し、等価関係を返す関数です。要素同士が等しい場合は True 、そうでない場合は False を返します。

引数

• other : 比較対象となるオブジェクト。Series 、ndarray 、スカラーなど、要素同士の比較が可能なオブジェクトであれば何でも使用できます。

返値

比較結果を格納した Series オブジェクト。

例

import pandas as pd

# Seriesの作成
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, 5, 6])

# 比較
result = s1.eq(s2)

# 結果の確認
print(result)

# 出力
# 0    False
# 1     True
# 2     True
# 3     True
# 4    False
# dtype: bool

詳細

• eq は、要素同士の比較だけでなく、NaN の扱いも指定できます。

# NaN の扱い
result = s1.eq(s2, na_value=None)

# 結果の確認
print(result)

# 出力
# 0    False
# 1     True
# 2     True
# 3     True
# 4    False
# dtype: bool

• eq は、比較演算子 == と同じように使用できます。

# 比較演算子との比較
result = s1 == s2

# 結果の確認
print(result)

# 出力
# 0    False
# 1     True
# 2     True
# 3     True
# 4    False
# dtype: bool

応用

• 特定の条件に一致する要素を見つける
• データの比較
• マージ処理

pandas.Series.eq サンプルコード

特定の値と比較

import pandas as pd

# Seriesの作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 特定の値との比較
result = s.eq(3)

# 結果の確認
print(result)

# 出力
# 0    False
# 1    False
# 2     True
# 3    False
# 4    False
# dtype: bool

Series同士の比較

# Seriesの作成
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, 5, 6])

# Series同士の比較
result = s1.eq(s2)

# 結果の確認
print(result)

# 出力
# 0    False
# 1     True
# 2     True
# 3     True
# 4    False
# dtype: bool

NaN の扱い

# Seriesの作成
s1 = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])
s2 = pd.Series([2, 3, np.nan, 5, 6])

# NaN の扱い
result = s1.eq(s2, na_value=None)

# 結果の確認
print(result)

# 出力
# 0    False
# 1     True
# 2    False
# 3     True
# 4    False
# dtype: bool

マスクの作成

# Seriesの作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# マスクの作成
mask = s.eq(3)

# マスクの確認
print(mask)

# 出力
# 0    False
# 1    False
# 2     True
# 3    False
# 4    False
# dtype: bool

条件に一致する要素の抽出

# Seriesの作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 条件に一致する要素の抽出
result = s[s.eq(3)]

# 結果の確認
print(result)

# 出力
# 2    3
# dtype: int64

データの比較

# Seriesの作成
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, 5, 6])

# データの比較
result = (s1 == s2).all()

# 結果の確認
print(result)

# 出力
# False

マージ処理

# DataFrameの作成
df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({"C": [7, 8, 9], "D": [1, 2, 3]})

# マージ処理
result = df1.merge(df2, left_on="A", right_on="D", how="inner")

# 結果の確認
print(result)

# 出力
#   A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

pandas.Series.eq 以外の方法

比較演算子

# 比較演算子
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, 5, 6])

result = s1 == s2

print(result)

# 出力
# 0    False
# 1     True
# 2     True
# 3     True
# 4    False
# dtype: bool

np.array_equal

import numpy as np

# np.array_equal
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, 5, 6])

result = np.array_equal(s1, s2)

print(result)

# 出力
# False

自作関数

# 自作関数
def my_eq(s1, s2):
    result = []
    for i in range(len(s1)):
        result.append(s1[i] == s2[i])
    return pd.Series(result)

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, 5, 6])

result = my_eq(s1, s2)

print(result)

# 出力
# 0    False
# 1     True
# 2     True
# 3     True
# 4    False
# dtype: bool

上記以外にも、さまざまな方法があります。使用する方法は、データの種類や処理内容によって異なります。

pandas.Series.eq は、要素同士の比較を行うための便利な関数です。しかし、他の方法も理解しておくと、状況に応じて使い分けることができて便利です。