Как получить желаемый результат?

Question

Я пишу код, который вычисляет вероятности на основе конкретной базы данных в Excel.При выполнении этого в Excel у меня есть окончательный результат в столбце, Вероятность3%; Результаты

Теперь мне нужно сделать то же самое, но в Python.Поэтому я создал код, аналогичный тому, который использовался в Excel, проблема в том, что при объединении вероятностей с;

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

и после;

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

результат печати:

 [[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] списки, аналогичные окончательному результату (в Excel они рассчитываются в столбцах от L% до 6º).

Проблема в том, что когдаделая этот метод (в Python) я теряю некоторые результаты (так как он должен иметь 29, а не только 19 представленных), не говоря уже о том, что я не могу вставить текстовые результаты, как показано в Excel ...

вычисление [R] s выполняется следующим образом:

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

результаты в тексте, который я пытаюсь вставить, выглядят так:

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

Мне посоветовали сделать вpandas.DataFrame, но я не могу вставить элементы, иначе, и я не знаю, будет ли у меня такая же проблема при окончательном представлении результатов ...

У меня уже есть что-то в этом роде;

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

здесь должно быть еще, для,

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

, а затемЯ должен сделать это для других столбцов и получить такой результат, как, Вероятность3%, столбец (в Excel) ...