实际上，您遇到的是一种特殊情况，可以更轻松地与常规python结构进行比较
pandas.Series或比较
numpy.ndarray。源代码为：
def flex_wrapper(self, other, level=None, fill_value=None, axis=0): # validate axis if axis is not None: self._get_axis_number(axis) if isinstance(other, ABCSeries): return self._binop(other, op, level=level, fill_value=fill_value) elif isinstance(other, (np.ndarray, list, tuple)): if len(other) != len(self): # --------------------------------------- # you never reach the `==` path because you get into this. # --------------------------------------- raise ValueError('Lengths must be equal') return self._binop(self._constructor(other, self.index), op, level=level, fill_value=fill_value) else: if fill_value is not None: self = self.fillna(fill_value) return self._constructor(op(self, other),self.index).__finalize__(self)您之所以会碰上，是
ValueError因为pandas假设
.eq您希望将值转换为
numpy.ndarrayor
pandas.Series（
如果您给它一个数组，列表或元组 ），而不是实际将其与进行比较
tuple。例如，如果您有：
s = pd.Series([1,2,3])s.eq([1,2,3])
您不希望它将每个元素与进行比较
[1,2,3]。
问题在于，
object阵列（与一样
dtype=uint）经常会滑过裂缝或被故意忽略。
if self.dtype !='object'该方法中的一个简单分支 可以
解决此问题。但是，也许开发人员有充分的理由使这种情况有所不同。我建议通过在他们的错误跟踪器上发布进行澄清。
您没有询问如何使其正常工作，但是出于完整性的考虑，我将提供一种可能性（根据源代码，似乎您需要将其包装为
pandas.Series自己）：
>>> s.eq(pd.Series([(1, 2)]))0 True1 False2 Falsedtype: bool
