根据条件向 pandas df 添加新列答案

【问题标题】：Adding new column to pandas df based on condition根据条件向 pandas df 添加新列
【发布时间】：2020-06-09 03:39:00
【问题描述】：

我有以下数据集：

ID   Asset   Boolean
1     "A"    True  
1     "B"    False  
1     "B"    False   
2     "A"    True
3     "A"    True
3     "A"    True
3     "B"    False
3     "B"    False
4     "A"    True
4     "A"    True
5     "A"    True
5     "B"    False

我想添加另一列，只有当列Boolean 中的所有值对于相同的ID 评估为 True 时，它才应该评估为 True。所以是这样的：

ID   Asset   Boolean  Check
1     "A"    True     False
1     "B"    False    False
1     "B"    False    False
2     "A"    True     True
3     "A"    True     False
3     "A"    True     False
3     "B"    False    False
3     "B"    False    False
4     "A"    True     True
4     "A"    True     True
5     "A"    True     False
5     "B"    False    False

我想为过滤器选项保留原始数据集。我不知道如何在考虑 ID 列的情况下遍历 Boolean 列。

【问题讨论】：

标签： python pandas series

【解决方案1】：

您可以将GroupBy 和transform 与all 联系起来：

df['Check'] = df.groupby('ID').Boolean.transform('all')

print(df)

    ID Asset  Boolean  Check
0    1     A     True  False
1    1     B    False  False
2    1     B    False  False
3    2     A     True   True
4    3     A     True  False
5    3     A     True  False
6    3     B    False  False
7    3     B    False  False
8    4     A     True   True
9    4     A     True   True
10   5     A     True  False
11   5     B    False  False

【讨论】：