如何根據熊貓現有列的值創建新列

Question

我有一個包含 171 行和 11 列的數據框。

11 列的值要么是 0 要么是 1 我如何創建一個新列，它要么是 0 要么是 1，具體取決於現有列的多數是 0 還是 1？

Answer 1

你可以做

(df.sum(axis=1)>df.shape[1]/2)+0

Answer 2

使用行的mean並通過DataFrame.gt進行比較以獲取更大或通過DataFrame.ge進行比較以獲取大於或等於0.5 （如果0和1的數量相同則取決於輸出），最后通過Series.astype將掩碼轉換為整數：

np.random.seed(20193)
df = pd.DataFrame(np.random.choice([0,1], size=(5, 4)))

df['new'] = df.mean(axis=1).gt(0.5).astype(int)
print (df)
   0  1  2  3  new
0  1  1  0  0    0
1  1  1  1  0    1
2  0  0  1  0    0
3  1  1  0  1    1
4  1  1  1  1    1

---

np.random.seed(20193)
df = pd.DataFrame(np.random.choice([0,1], size=(5, 4)))


df['new'] = df.mean(axis=1).ge(0.5).astype(int)
print (df)
   0  1  2  3  new
0  1  1  0  0    1
1  1  1  1  0    1
2  0  0  1  0    0
3  1  1  0  1    1
4  1  1  1  1    1

Answer 3

import numpy as np
import pandas as pd

X = np.asarray([(0, 0, 0),
                (0, 0, 1),
                (0, 1, 1),
                (1, 1, 1)])

df = pd.DataFrame(X)

df['majority'] = (df.mean(axis=1) > 0.5) + 0
df