增加熊猫中的列标题

Question

你能帮我解决下面的问题吗。

从下面给出的初始数据框，我想根据这样的列条件创建一个新的数据框：

if mean > median, add 1 to A & -1 to B, elif mean < median, add -1 to A & 1 to B, else add 0 to both A and B.

初始数据帧：

    A/B     A/C     A/D     B/C     B/D     C/D
0   0.75    0.61    1.07    0.82    1.43    1.75
1   1.21    10.88   2.17    9       1.8     0.2
2   0.95    0.85    1.97    0.9     2.08    2.32
3   0.47    0.47    0.91    1       1.94    1.94

---

那么最终的输出数据框应该包含所有元素的总分，如下所示：

提前致谢。

Answer 1

使用：

#count mean and median
df1 = df.agg(['mean','median']).round(2)
#difference in sample data so set 0.85
df1.loc['mean', 'A/B'] = 0.85

首先转置 DataFrame 并通过 str.split 将 index 拆分为 MultiIndex：

df1 = df1.T
df1.index = df1.index.str.split('/', expand=True)

然后将 mean 与 median 进行比较并在 numpy.select 中设置新的 2 列：

m1 = df1['mean'].gt(df1['median']).to_numpy()[:, None]
m2 = df1['mean'].eq(df1['median']).to_numpy()[:, None]

df1 = pd.DataFrame(np.select([m1, m2], [[1,-1], [0,0]], [-1, 1]),
                   index=df1.index,
                   columns=['a','b'])
print (df1)
      a  b
A B   0  0
  C   1 -1
  D   1 -1
B C   1 -1
  D  -1  1
C D  -1  1

最后使用 sum 每个索引并连接在一起：

df2 = (pd.concat([df1.a.droplevel(1), df1.b.droplevel(0)])
         .sum(level=0)
         .rename_axis('Element')
         .reset_index(name='Total Score'))
print (df2)
  Element  Total Score
0       A            2
1       B            0
2       C           -3
3       D            1