熊猫数据框创建的条件列

Question

我在下有一个数据框

我有APPL，Std1-3和Mean Column。
我想添加三列来计算有多少个数据大于或小于其均值。我从这里得到了帮助，并且能够编写代码来计算大于Mean列，但是不知道如何获得小于column的值。 我的代码如下：

  df['cts'] = df.gt(df.mean(axis=1), axis=0).sum(axis=1)

但是我认为我的代码涵盖了计算不正确的均值。 谢谢你的帮助。

Answer 1

因为只给出了很少的代码，所以我提供了一种生成df.groupby(['num_task','block','array_size']).time.mean() Out[208]: num_task block array_size 1 2 100 1.4705 1000 156.6375 2 2 100 0.3480 Name: time, dtype: float64 ，greater和less列的解决方案。此外，该问题并未指定该值等于平均值​​的条件应如何处理，因此我没有对该条件进行编码。

count