Question

数据透视表的结构：

            Crypto Exchange      ABUCOINS     BINANCE ... ZAIF   Average   StdDeviation
Transaction time_period_start
            01:00:00 PM          13762.75     NaN     ...  NaN   13482.51  700.253
            02:00:00 AM          13563.53     NaN          NaN   13591.80  782.476
BTC_USD          .
                 .
            12:00:00 PM          13630.80     NaN     ...  NaN   13595.96  497.21


.
.
.

ZYD_USD     01:00:00 AM           NaN        0.045    ...  NaN   0.032     0.02 
                 .
            12:00:00 PM

数据框包含23个Crypto Exchange平台上的5000多个事务。数据透视表由Transaction和time_period_start跨列Crypto Exchange

索引

要识别异常值，我想标记所有价格小于（或大于）该行的StdDeviation值的列的单个价格。

我查看了已经存在的不同问题，并提出了以下功能：

def findOutlier(x):
    for i in range(len(x)-1):
         if x[i] is not None and abs(x[i] - x[-2]) > x[-1]:
             x[i] = True

    return x[0]

然后

df_temp = df_with_sd.apply(findOutlier, axis=1)

问题在于这种方法：

丢失原始价格-值更改为1.0，而我想找到一种在不损失其价格值的情况下标记每个价格的方法。（也许在值之后添加+符号？）
即使在更改条件后，功能也表现相似

如何获得所需的结果？

熊猫：在数据透视表中的所有列上标记列值大于/小于1标准偏差

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