這篇“Python如何構建一個布爾索引”文章的知識點大部分人都不太理解，所以小編給大家總結了以下內容，內容詳細，步驟清晰，具有一定的借鑒價值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“Python如何構建一個布爾索引”文章吧。

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計算布爾值統計信息

importpandasaspd

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#讀取movie,設定行索引是movie_title

pd.options.display.max_columns=50

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

#判斷電影時長是否超過兩個小時#Figure1

movie_2_hours=movie['duration']>120

#統計時長超過兩小時的電影總數

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

#統計時長超過兩小時的電影的比例

print(movie_2_hours.mean())

#統計False和True的比例

print(movie_2_hours.value_counts(normalize=True))

#比較同一個DataFrame中的兩列

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

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

構建多個布爾條件

importpandasaspd

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#讀取movie,設定行索引是movie_title

pd.options.display.max_columns=50

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

#創建多個布爾條件

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())

運行結果：Figure1

"""

#將多個布爾條件合并成一個

criteria_final=criteria1&criteria2&criteria3

print(criteria_final.head())

以上就是關于“Python如何構建一個布爾索引”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注創新互聯行業資訊頻道。

文章題目：Python如何構建一個布爾索引
文章路徑：http://m.kartarina.com/article13/pggdgs.html

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