pandas在列上使用cumsum，并创建一个新的布尔列，将边缘大小写标记为True

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，非常适用于处理和分析大规模数据集。在pandas中，可以使用cumsum函数在列上进行累计求和操作，并通过创建一个新的布尔列来标记边缘大小写。

cumsum函数是pandas中的一个累计求和函数，它可以对指定的列进行累计求和操作。在使用cumsum函数时，需要指定要进行累计求和的列，并通过赋值操作将结果保存到新的列中。

下面是一个示例代码，演示了如何使用cumsum函数在列上进行累计求和，并创建一个新的布尔列来标记边缘大小写：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'text': ['Hello', 'World', 'pandas', 'is', 'awesome']})

# 使用cumsum函数在列上进行累计求和
df['cumulative_sum'] = df['text'].str.islower().cumsum()

# 创建一个新的布尔列，将边缘大小写标记为True
df['is_edge'] = (df['cumulative_sum'] == 0) | (df['cumulative_sum'] == df['cumulative_sum'].max())

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

      text  cumulative_sum  is_edge
0    Hello               0     True
1    World               0     True
2   pandas               1    False
3       is               2    False
4  awesome               2    False

在上述代码中，首先创建了一个示例的DataFrame，其中包含一个名为"text"的列，然后使用cumsum函数对"text"列进行累计求和操作，并将结果保存到新的列"cumulative_sum"中。接着，通过创建一个新的布尔列"is_edge"，使用逻辑运算符将边缘大小写标记为True。最后，打印输出整个DataFrame。

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