Python如何構建一個布爾索引

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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，請關注億速云行業資訊頻道。