Python，布尔索引：如何使用“选择所有行”；“真的”；价值

假设我需要一个过滤器的“启动桥”。如何将列中所有值的布尔索引设置为“True”

最简单的例子： ->显而易见。如果我有一个df的形状（2，2），我想得到一个布尔索引（2，1）=真。当然，这两行是可变的，列的数量也是可变的

import pandas as pd
d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame(data=d)

现在我有一个条件，比如“col1中的值必须是1”，所以我这样做：

boolean_index = df.loc[:,'col1']==1

返回

0     True
1    False
Name: col1, dtype: bool

但我想要的是不指定任何条件（例如，不指定boolean_index=df.loc[：，'col1']==1）并返回

0     True
1     True
Name: col1, dtype: bool

---

我可能只是太傻了才明白？还是没人问过这个问题？

不完全清楚你在追求什么，但要得到一列你可以过滤的“真”：

df = pd.DataFrame({'Col' : ['Something'] * 300})
df['FilterCol'] = df.Col.apply(lambda x : x == 'Something')

然后：

归还一切。将lambda函数中的'Something'更改为'Nothing'（或者其他任何内容，很明显），则该函数为空

然后，您可以根据要过滤的内容更改lambda函数

（编辑-基于现在讨论的示例-添加：

df.apply(lambda x : True)

到代码末尾，以获取您要查找的答案。）

（编辑2-来自新的最小示例：

import pandas as pd
d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.apply(lambda x : True, axis=1)

输出为：

0    True
1    True
dtype: bool

它没有像您的示例中那样说明名称和数据类型，但这是我所知道的

（最终编辑（希望：））

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输出我认为您正在寻找的答案。）

有趣的是，人们对这样一个显而易见的问题投了反对票。但是是的，这里有一个最简单的例子：导入熊猫作为pd d={'col1'：[1,2]，'col2'：[3,4]}df=pd.DataFrame（data=d）布尔索引应该是例如index:[True，True]，因为还没有添加任何选择。“所有值的布尔索引”是每一行都设置为True（选择是）的有趣方法。但是，返回包含4行而不是两行：（pd.Series（[True]*df.size，name='col1'）0真1真2真3真名称：col1，dtype:boolYes，我的错。您肯定知道如何获取

df

中的行数并修复它。pd.Series（[True]*df.shape[0]，name='col1'）闻起来有点……不是吗？

0    True
1    True
dtype: bool

df.col1.apply(lambda x : True)