Python中怎么构建一个布尔索引

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计算布尔值统计信息

importpandasaspd

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#读取movie,设定行索引是movie_title

pd.options.display.max_columns=50

movie=pd.read_csv("./data/movie.csv",index_col='movie_title')

#判断电影时长是否超过两个小时#Figure1

movie_2_hours=movie['duration']>120

#统计时长超过两小时的电影总数

print(movie_2_hours.sum())#result:1039

#统计时长超过两小时的电影的比例

print(movie_2_hours.mean())

#统计False和True的比例

print(movie_2_hours.value_counts(normalize=True))

#比较同一个DataFrame中的两列

actors=movie[['actor_1_facebook_likes','actor_2_facebook_likes']].dropna()

print((actors['actor_1_facebook_likes']>actors['actor_2_facebook_likes']).mean())#Figure2

构建多个布尔条件

importpandasaspd

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#读取movie,设定行索引是movie_title

pd.options.display.max_columns=50

movie=pd.read_csv("./data/movie.csv",index_col='movie_title')

#创建多个布尔条件

criteria1=movie.imdb_score>8

criteria2=movie.content_rating=="PG-13"

criteria3=(movie.title_year<2000)|(movie.title_year>=2010)

"""

print(criteria1.head())

print(criteria2.head())

print(criteria3.head())

运行结果：Figure1

"""

#将多个布尔条件合并成一个

criteria_final=criteria1&criteria2&criteria3

print(criteria_final.head())

关于Python中怎么构建一个布尔索引就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。