如何为dataframe中的各个列创建基于不同布尔条件的新列

为dataframe中的各个列创建基于不同布尔条件的新列，可以使用Pandas库中的apply方法结合lambda函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 使用apply方法和lambda函数创建新列
df['New_Column_A'] = df['A'].apply(lambda x: 'True' if x > 3 else 'False')
df['New_Column_B'] = df['B'].apply(lambda x: 'True' if x % 2 == 0 else 'False')
df['New_Column_C'] = df['C'].apply(lambda x: 'True' if x < 10 else 'False')

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A   B   C New_Column_A New_Column_B New_Column_C
0  1   6  11        False         True        False
1  2   7  12        False        False        False
2  3   8  13        False         True        False
3  4   9  14         True        False        False
4  5  10  15         True         True        False

在这个示例中，我们创建了一个包含三列（A、B、C）的dataframe。然后使用apply方法和lambda函数分别对每一列进行条件判断，并创建了三个新列（New_Column_A、New_Column_B、New_Column_C）来存储判断结果。对于每一列，我们可以根据不同的布尔条件来创建新的列，并将满足条件的值设为'True'，不满足条件的值设为'False'。

这种方法可以根据具体的需求和条件来创建不同的新列，非常灵活。在实际应用中，可以根据业务逻辑和数据分析的需要，定义不同的条件和操作，来创建基于不同布尔条件的新列。

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