找出最频率组合并添加标签

Question

我有一张表格，其中包含我的客户数据：

Customer    Price
AAA            100
AAA            100
AAA            200
BBB            100
BBB            220
BBB            200
BBB            200

我想要做的是找出条件为number of price >= 200 is more than number of price < 200的客户，并为他们添加标签。 例如：

Customer    LABELS
AAA            FALSE
BBB            TRUE

有关此问题的任何想法吗？

Answer 1

df.Price.ge(200).groupby(df.Customer).mean().gt(.5)

Customer
AAA    False
BBB     True
Name: Price, dtype: bool

或者如果你坚持你的格式

df.Price.ge(200).groupby(df.Customer).mean().gt(.5).reset_index(name='Labels')

  Customer  Labels
0      AAA   False
1      BBB    True

Answer 2

直截了当的答案：

df.groupby('Customer').apply(
    lambda g: (g['Price'] >= 200).sum() > (g['Price'] < 200).sum()
)

对布尔向量求和将返回True值的数量。