比较 pandas 数据框中的所有列以对不同场景进行分类

Question

我有一个如下的数据框 -

<头>

index	2020-12	2021-1	2021-2
56935	23505.0	23505.0	23505.0
46847	47608.0	0.0	0.0
30841	58968.0	49922.0	49922.0
1094	2312.0	5527.0	5527.0
88662	69671.0	73570.0	73570.0
46714	0.0	3654.0	3654.0

需要比较同一指数不同月份的值，并归入以下类别 -

1. 保留 - 价值（最近一个月）=价值（上个月）
2. 升级 - 价值（最近一个月）> 价值（上个月）
3. 降级 - 价值（最近一个月）<价值（上个月）
4. 新索引 - 值 = 0.（上个月）和值 > 0.（最近一个月）
5. 删除的索引 - 值 > 0.（上个月）和值 = 0.（最近一个月）

所需的最终输出是所有不同类别的总和 -

<头>

列	2020-12	2021-1	2021-2
保留	0.	val	val
升级版	0.	val	val
降级	0.	val	val
新	0.	val	val
已移除	0.	val	val

如何使用 dataframe、shift 和 loc 遍历列？