根据pandas中的开始日期分组检查是否所有条件都为True

在pandas中，可以使用groupby函数根据开始日期进行分组，并使用all函数检查每个分组中的条件是否都为True。

首先，我们需要导入pandas库并加载数据集。假设我们有一个名为data的DataFrame，其中包含开始日期和其他条件列。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用groupby函数根据开始日期进行分组，并使用all函数检查每个分组中的条件是否都为True。

# 根据开始日期分组，并检查条件是否都为True
result = data.groupby('开始日期').agg(lambda x: all(x))

result是一个新的DataFrame，其中每一行代表一个开始日期分组，每一列代表一个条件列。如果条件都为True，则对应的值为True，否则为False。

如果我们想要查看所有条件都为True的分组，可以使用result中的布尔索引。

# 查看所有条件都为True的分组
true_groups = result[result.all(axis=1)]

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总结起来，根据pandas中的开始日期分组检查是否所有条件都为True的步骤如下：

1. 导入pandas库并加载数据集。
2. 使用groupby函数根据开始日期进行分组。
3. 使用all函数检查每个分组中的条件是否都为True。
4. 查看所有条件都为True的分组。

希望这个答案能够满足你的要求。如果还有其他问题，请随时提问。