Question

我正在编写基于Excel中特定数据库计算概率的代码。在Excel中执行此操作时，我将在“概率3％”列中获得最终结果； Results

现在我需要做同样的事情，但是在Python中。因此，我编写了类似于Excel中使用的代码，问题是当将概率与;

结合在一起时。

matrix = np.array ([[R], [R1], [R2], [R5], [R6], [R7]])

及之后；

 Probabilities = np.max (matrix, axis = 0)

打印结果是；

 [[57.35 100. 52.4 100. 50. 50. 0. 57.35 62.64 89.27 100. 100. 100. 50. 
    50. 100. 50. 100. 50.]]

[R]是类似于最终结果的列表（在Excel中，它们是在从L％到6º的列中计算的）。

问题是，当执行此方法（在python中）时，我会丢失一些结果（因为它应该有29个，而不仅是19个），更不用说我无法插入文本结果，如Excel所示。 ..

[R]的计算是这样完成的；

if row['Data'] < 10: 
    n=(0.5+L/100+c1*0.5)*100
    R5.append(n)
else:
    n=0
    R5.append(n)

我要插入的文本结果如下：

if row['Data'] >= 0 and row['Teste']=='kkk':
    b2="Vistoria Recomendada"
    R8.append(b2)

已建议我在pandas.DataFrame中执行此操作，但不能插入元素，否则，我不知道在最终结果显示中是否会遇到相同的问题...

我已经有类似的东西了

 a = df[(df['data'].str.contains('xy')) | (df['data'].str.contains('xx'))
    x = a[a['outro']<7]['outro']
    L = (-0.0003*x**6)

在这里它应该还有一个，否则，

 a ['[other]]> = 7] [' other ']

然后我必须对其他列执行此操作，并得到Probability3％列（在Excel中）之类的结果...