DataFrame.lt(self, other, axis='columns', level=None) [source]
获取小于dataframe和其他元素形式的值（二进制运算符lt）。
在灵活的包装器（eq，ne，le，lt，ge，gt）中，用于比较运算符。
等效于==，=！，<=，<，> =，>，并支持选择轴（行或列）和级别进行比较。
参数： | other ： 任何单个或多个元素的数据结构，或类似列表的对象。 axis ： { 是按索引（0或'index'）还是按columns（1或'columns'）进行比较。 level ： 整数或标签 在一个级别上广播，在传递的MultiIndex级别上匹配索引值。 |
返回值： | 布尔值的 比较结果。 |
Notes
不匹配的索引将合并在一起。 NaN值被认为是不同的（即NaN！= NaN）。
例子
1）与标量比较
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.lt(4))
2）两个 DataFrame 逐元素比较
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 1, 3], 'B': [5, 3, 7]})
print(df.lt(df2))
3）与 Series 按行（axis=0）比较
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
s = pd.Series([2, 4])
print(df.lt(s, axis=1))4）与 Series 按列（axis=0）比较
import pandas as pd
s = pd.Series([2, 4, 6], index=['A', 'B', 'C'])
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 5], 'B': [4, 2, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.lt(s, axis=0))5）带 NaN 的情况
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 2, 3], 'B': [5, 3, None]})
print(df.lt(df2))