使用新的存在/不存在列堆叠pandas数值列

在pandas中，可以使用新的存在/不存在列堆叠数值列。这个操作可以通过使用条件表达式和布尔索引来实现。

首先，我们需要创建一个pandas DataFrame对象，其中包含数值列。然后，我们可以使用条件表达式来创建一个布尔索引，该索引指示数值列中的每个元素是否满足特定条件。接下来，我们可以使用布尔索引来选择满足条件的元素，并将它们堆叠到新的存在/不存在列中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含数值列的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件表达式创建布尔索引
condition = df['A'] > 3

# 使用布尔索引选择满足条件的元素，并将它们堆叠到新的存在/不存在列中
df['存在/不存在'] = ['存在' if x else '不存在' for x in condition]

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A   B  存在/不存在
0  1   6    不存在
1  2   7    不存在
2  3   8    不存在
3  4   9      存在
4  5  10      存在

在这个示例中，我们创建了一个包含'A'和'B'两列的DataFrame。然后，我们使用条件表达式df['A'] > 3创建了一个布尔索引，该索引指示'A'列中的每个元素是否大于3。接下来，我们使用列表推导式和布尔索引来选择满足条件的元素，并将它们堆叠到新的存在/不存在列中。最后，我们打印了结果。

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