pandas在df中创建布尔列

pandas是一个流行的Python数据分析库，用于处理和分析数据。它提供了一个功能强大的数据结构，称为DataFrame，用于在内存中存储和操作数据。在DataFrame中创建布尔列可以通过多种方式实现。

一种方式是使用已有的列或条件进行布尔运算，生成新的布尔列。例如，假设有一个DataFrame df，包含一个名为"age"的列，我们想创建一个布尔列"is_adult"，表示是否年龄大于等于18岁的记录。可以使用以下代码实现：

df['is_adult'] = df['age'] >= 18

另一种方式是使用apply方法结合自定义函数，在函数中根据需要进行逻辑判断并返回相应的布尔值。例如，假设我们有一个DataFrame df，包含一个名为"score"的列，我们想创建一个布尔列"pass"，表示分数是否大于等于60。可以使用以下代码实现：

def check_pass(score):
    return score >= 60

df['pass'] = df['score'].apply(check_pass)

在上述例子中，check_pass函数接受一个参数score，进行分数判断并返回相应的布尔值。然后，通过apply方法将该函数应用到"score"列的每个元素上，生成对应的布尔列"pass"。

布尔列的创建在数据分析和筛选过程中非常有用。它们可以用于过滤数据、创建逻辑条件、进行数据聚合等操作。在实际应用中，可以根据具体的业务需求和数据特点，灵活使用布尔列来处理和分析数据。

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