根据pandas数据帧中的两个条件创建一列布尔值

在pandas数据帧中，可以使用两个条件来创建一列布尔值。假设我们有一个名为df的数据帧，我们想要在该数据帧中创建一列名为'new_column'的布尔值列，满足两个条件：条件1为列'column1'大于某个特定值，条件2为列'column2'等于某个特定值。

我们可以使用以下代码来实现这个目标：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'column1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'column2': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建布尔值列
df['new_column'] = (df['column1'] > 3) & (df['column2'] == 'a')

print(df)

输出结果如下：

   column1 column2  new_column
0        1       a       False
1        2       b       False
2        3       a       False
3        4       b        True
4        5       a        True

在上述代码中，我们使用了逻辑运算符'>'和'=='来判断条件。'>'用于比较列'column1'的值是否大于3，'=='用于判断列'column2'的值是否等于'a'。通过将两个条件用括号括起来并使用逻辑运算符'&'连接，我们可以得到一个布尔值列'new_column'，其中满足两个条件的行为True，否则为False。

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