根據條件向pandas df添加新列

Question

我有以下數據集：

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，只有當列Boolean中的所有值對於相同的ID評估為 True 時，它​​才應該評估為 True 。 所以像這樣：

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

我想保留過濾器選項的原始數據集。 我無法弄清楚，如何在考慮 ID 列的情況下遍歷Boolean列。

Answer 1

您可以GroupBy並使用all transform ：

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