Pandas Data Frame создал условные столбцы

Question

У меня есть фрейм данных ниже

У меня есть APPL, Std1-3 и Mean Column.
Я хочу добавить три столбца, чтобы подсчитать, сколько данных больше или меньше их среднего значения. Отсюда я получил помощь и смог написать код для подсчета столбца больше среднего, но не знаю, как получить столбец меньше. Мой код ниже:

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

Но я думаю, что мой код покрывал среднее значение для вычисления, что неверно. Спасибо за помощь.

Answer 1

Поскольку приведено очень мало кода, я предоставил решение, которое создает столбцы greater, less и count.Кроме того, в вопросе не указано, что делать с условием, когда значение равно среднему значению, поэтому я не кодировал это условие.

headers = ['APPL', 'Std_1', 'Std_2', 'Std_3', 'Mean']
values = [['ACCMGR', 106.8754, 130.1600, 107.1861, 114.750510],
          ['ACCOUNTS', 121.7034, 113.4927, 114.5482, 116.581458],
          ['AUTH', 116.8585, 112.4487, 115.2700, 114.859050]]

df = pd.DataFrame(values, columns=headers)

df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 5 columns):
APPL     3 non-null object
Std_1    3 non-null float64
Std_2    3 non-null float64
Std_3    3 non-null float64
Mean     3 non-null float64
dtypes: float64(4), object(1)
memory usage: 200.0+ bytes

def make_count(comp_cols, mean_col):
    count_d = {'greater': 0, 'less': 0}
    for col in comp_cols:
        if col > mean_col:
            count_d['greater'] += 1
        elif col < mean_col:
            count_d['less'] += 1
    return count_d['greater'], count_d['less'], (count_d['greater'] + count_d['less'])


def apply_make_count(df):
    a, b, c = df.apply(lambda row: make_count([row['Std_1'], row['Std_2'], row['Std_3']], row['Mean']), axis=1)
    df['greater'], df['less'], df['count'] = list(zip(a, b, c))


apply_make_count(df)

df = 
        APPL       Std_1       Std_2       Std_3          Mean  greater less    count
0   ACCMGR      106.8754    130.1600    107.1861    114.750510        1    2        3
1   ACCOUNTS    121.7034    113.4927    114.5482    116.581458        1    2        3
2   AUTH        116.8585    112.4487    115.2700    114.859050        2    1        3