根据其他dataframe (by date)中的列标题成员身份设置pandas dataframe (by date)中的布尔值

根据其他dataframe (by date)中的列标题成员身份设置pandas dataframe (by date)中的布尔值，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库，并且已经创建了两个dataframe，一个是要设置布尔值的目标dataframe（称为df1），另一个是包含成员身份信息的参考dataframe（称为df2）。
2. 确保df1和df2都有一个共同的列，用于匹配成员身份信息。假设这个列名为"成员身份"。
3. 使用pandas的merge函数将df1和df2按照"成员身份"列进行合并，生成一个新的dataframe（称为merged_df）。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='成员身份', how='left')

1. 接下来，我们可以使用pandas的apply函数结合lambda表达式来创建一个新的布尔列，根据其他列标题的成员身份在df2中是否存在来设置布尔值。假设要设置的布尔列名为"存在成员身份"。

merged_df['存在成员身份'] = merged_df.apply(lambda row: True if pd.notnull(row['列标题']) else False, axis=1)

1. 最后，我们可以从merged_df中提取出目标dataframe（df1）并删除不需要的列，只保留"存在成员身份"列。

df1['存在成员身份'] = merged_df['存在成员身份']
df1 = df1[['日期', '存在成员身份']]

这样，df1中的布尔列"存在成员身份"就根据其他dataframe (by date)中的列标题成员身份设置好了。

对于以上操作，腾讯云提供了一系列适用于云计算的产品和服务，例如：

1. 云数据库 TencentDB：提供高性能、可扩展的数据库解决方案，适用于存储和管理大量数据。了解更多：腾讯云数据库 TencentDB
2. 云服务器 CVM：提供弹性、可靠的云服务器实例，用于部署和运行各种应用程序。了解更多：腾讯云服务器 CVM
3. 人工智能服务 AI Lab：提供丰富的人工智能算法和模型，帮助开发者构建智能化应用。了解更多：腾讯云人工智能服务 AI Lab

请注意，以上只是腾讯云提供的一些相关产品和服务示例，具体选择适合的产品和服务应根据实际需求进行评估和决策。