基于多条件熊猫的输出逻辑序列
我想基于多个条件的评估创建一系列新的逻辑值。
举个例子
> df = pd.DataFrame({'id':[40, 20, 50, 5, 80], 'value': ['a', 'd', 'g', 'g', 'g']})
> df[(df.id > 40) & (df.value.isin(['a', 'g']))]
id value
2 50 g
4 80 g
然而，我想返回一个逻辑序列，即。
False
False
True
False
True
如果可能的话，我想用熊猫的方法。
共有2个答案
这就是你需要的吗？
(df.id > 40) & (df.value.isin(['a', 'g']))
Out[2059]:
0 False
1 False
2 True
3 False
4 True
dtype: bool
只需使用：
s = (df.id > 40) & (df.value.isin(['a', 'g']))
print(s)
输出：
0 False
1 False
2 True
3 False
4 True
dtype: bool
-
问题内容： 如何将条件逻辑应用于Pandas DataFrame。 请参见下面显示的DataFrame， 我的原始数据显示在“数据”列中，并且期望的输出显示在其旁边。如果“数据”中的数字小于2.5，则所需的输出为False。 我可以应用循环并重新构建DataFrame …但是那是“非Python的” 问题答案： 只需将列与该值进行比较：
-
我正在编写一个代码，将滚动窗口应用于返回多列的函数。 输入：熊猫系列 预期输出：3列数据帧 res的内容： 错误： 我尝试过的： 在应用中更改原始=真 在应用中使用lambda函数 以列表/numpy数组/dataframe/series的形式返回fun1中的结果 我还浏览了SO中的许多相关帖子，以陈述以下几点： 熊猫-使用`。滚动（）`在多个列上 但是指定的解决方案都没有解决这个问题。 有没有直
-
问题内容： 我想要按元素进行逻辑或运算符。我知道“或”本身不是我想要的。 我知道AND对应于NOT 。但是OR呢？ 问题答案： 相应的运算符是： 将按元素检查值是否小于3或等于5。 如果您需要执行此操作的功能，我们有 。对于两个条件，您可以使用 或者，对于多种情况，请使用， 由于条件被指定为单独的参数， 因此不需要括号分组。
-
问题内容： 我想根据以下条件创建一个带有数值的新列： 一种。 b。 C。所有其他组合， 我希望最终结果如下： 我该怎么做？ 问题答案： 为此，可以使用做，条件使用位和用于和与周围的多个条件括号由于运算符优先级。因此，返回条件为true的地方，否则返回：
-
问题内容： 我正在尝试使用Pandas在几个条件下进行布尔索引。我原来的DataFrame称为。如果执行以下操作，将得到预期的结果： 但是，如果我这样做（我认为应该是等效的），则不会返回任何行： 知道导致差异的原因是什么？ 问题答案： 使用是因为运算符优先级： 或者，在单独的行上创建条件： 样品 ：
-
我试图开发以下过滤器与熊猫数据帧： 我有四列，，，和 如何将其作为聚合函数编写？ 下面是一个编写效率低下的工作示例： 输出：