这篇文章将为大家详细讲解有关Python中怎么构建一个布尔索引，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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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。
名称栏目：Python中怎么构建一个布尔索引-创新互联
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