【Python覚書】eq,ne,le,lt,ge,gtメソッド

pandasのデータフレームで、条件を指定してのデータ抽出です。
二項演算子にpandas.DataFrameのメソッドが使われることがあるので、記号とメソッドの対応表を作成します。

メソッド（pandas.DataFrame.gt()）

pandas.DataFrame.gt(self, other, axis=’columns’, level=None)

パラメーター	入力値
other	値やリスト
axis	index又はcolumns、デフォルトは「columns」
level	int又はラベル

返り値は、ブールのデータフレームです。

上記は、例としてgt()を取り上げています。
pandas.DataFrame.メソッド()は、以下の対応表のとおり。

5行2列のデータを作成します。
列名「abc」が文字列、列名「num」が整数です。

import pandas as pd

data_abc = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
data_123 = [1, 2, 3, 4, 5]
sample = pd.DataFrame({'abc': data_abc, 'num':data_123})
sample

        abc	num
0	a	1
1	b	2
2	c	3
3	d	4
4	e	5

各要素が「2」であるか判定してみます。
記号を使用します。

sample == 2

        abc	num
0	False	False
1	False	True
2	False	False
3	False	False
4	False	False

要素の値が「2」の、列名「num」行名「1」のみがTrueとなっています。

メソッドを使用します。

sample.eq(2)

        abc	num
0	False	False
1	False	True
2	False	False
3	False	False
4	False	False

記号と同じ結果になりました。

次は、Booleanインデックスを使用した抽出を行います。
列名「abc」が「b」ではないデータを抽出します。

記号を使用します。

sample[sample['abc']!='b']

        abc	num
0	a	1
2	c	3
3	d	4
4	e	5

メソッドを使用します。

sample[sample['abc'].ne('b')]

        abc	num
0	a	1
2	c	3
3	d	4
4	e	5

正直なところ二項演算子をメソッドで記述するメリットがわかりませんが、とあるサンプルコードが見慣れないメソッドを使用していたのでメモとして残します。