这篇“Python如何构建一个布尔索引”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Python如何构建一个布尔索引”文章吧。
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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
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())
以上就是关于“Python如何构建一个布尔索引”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注创新互联行业资讯频道。
