如何基于两列条件为DataFrame创建返回Boolean值的新列

直接通过布尔向量按位与运算组合两个筛选规则，给DataFrame赋值新列即可，不需要写循环遍历，pandas会自动完成行级匹配。

• 学历组合条件用isin()做值匹配，覆盖三个目标学历：Bachelors、Masters、Doctorate
• 薪资条件根据列的实际存储格式选择写法：如果是存的>50K/<=50K这类分类字符串，直接做等值匹配；如果是数值类型，直接做大小比较

完整代码示例 #

以通用成人收入数据集结构（学历列名education，薪资列名salary，薪资为分类字符串格式）为例：

# 新增布尔列，同时满足两个条件时值为True，否则为False
df['high_edu_high_salary_flag'] = (
    df['education'].isin(['Bachelors', 'Masters', 'Doctorate'])
    &
    (df['salary'] == '>50K')
)

如果你的薪资列是数值类型（单位：千美元），把第二个判断条件替换成(df['salary'] > 50)即可；如果薪资列是整数单位为美元，就替换成(df['salary'] > 50000)。

注意：两个判断条件必须分别用圆括号包裹，否则因为Python运算符优先级规则（位运算符&优先级高于比较运算符）会触发执行报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ebrima C Jallow