Python Pandas:为源列的每个不同值创建一个新列(将布尔输出作为列值)

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以帮助开发人员更轻松地处理和分析数据。

针对你提出的问题，如果要为源列的每个不同值创建一个新列，并将布尔输出作为列值，可以使用Pandas的groupby和transform函数来实现。

首先，我们可以使用groupby函数按照源列进行分组，然后使用transform函数对每个分组进行操作。在这个问题中，我们可以使用transform函数结合lambda表达式来创建新列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'source_column': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和transform创建新列
df['new_column'] = df.groupby('source_column')['source_column'].transform(lambda x: x == x.name)

print(df)

输出结果如下：

  source_column  new_column
0             A        True
1             B        True
2             A        True
3             B        True
4             C        True

在这个示例中，我们首先创建了一个包含源列的示例数据集。然后，使用groupby函数按照源列进行分组，并使用transform函数结合lambda表达式来判断每个值是否与分组的名称相同。最后，将结果赋值给新列"new_column"。

这样，我们就成功地为源列的每个不同值创建了一个新列，并将布尔输出作为列值。

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