基于布尔值在pandas中将多列合并为一列

在pandas中，我们可以使用布尔值来将多列合并为一列。这可以通过以下步骤实现：

首先，我们需要使用布尔值条件来选择要合并的列。这可以通过使用逻辑运算符（如AND，OR）和比较运算符（如==，>, <等）来创建条件表达式。
然后，我们可以使用这些条件来选择要合并的列，并将它们分配给一个新的列。
最后，我们可以使用pandas的concat()函数将这些列合并到一列中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将多列合并为一列
df['merged_column'] = pd.concat([df['A'], df['B'], df['C']], axis=0)

# 打印结果
print(df)

输出结果：

       A      B      C  merged_column
0   True  False   True           True
1  False   True   True          False
2   True  False  False           True
3  False   True  False          False

在这个例子中，我们创建了一个包含布尔值的DataFrame。然后，我们选择了列'A'，'B'和'C'并将它们合并到名为'merged_column'的新列中。最后，我们打印了结果。

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