如何在pandas數據透視表中創建一個只有匹配的填充列值的新列？

Question

我有一個pandas數據透視表，列出了列中的行和數據源中的個人。 有數百人在這些行中徘徊，數百個來源沿着列發生。

      Desired_Value  Source_1  Source_2  Source_3 ... Source_50
person1     20          20         20                    20
person2      5           5                    5           5
person3   Review         3          4         4           4
...
person50     1           1                                1

我想要做的是創建上面的Desired_Value列。 只要它匹配所有值（忽略空白字段），我想引入一個值。 如果值不匹配，我想顯示Review。

我使用這個pandas命令將我的df打印到excel當前（沒有任何Desired_Value列）：

df13 = df12.pivot_table(index='person', columns = 'source_name', values = 'actual_data', aggfunc='first')

我是Python的新手，如果這是一個愚蠢的問題，請道歉。

Answer 1

這是一種方法：

df = df13.copy()
df = df.astype('Int64') # So NaN and Int values can coexist

# Create new column at the front of the data frame
df['Desired_Value'] = np.nan
cols = df.columns.tolist()
cols = cols[-1:] + cols[:-1]
df = df[cols]

# Loop over all rows and flag columns for review
for idx, row in df.iterrows():
    val = row.dropna().unique()
    if len(val) == 1:
        df.loc[idx, 'Desired_Value'] = val
    else:
        df.loc[idx, 'Desired_Value'] = 'Review'

print(df)

         Desired_Value  Source_1  Source_2  Source_3  Source_50
person1             20        20        20       NaN         20
person2              5         5       NaN         5          5
person3         Review         3         4         4          4
person50             1         1       NaN       NaN          1