python - 将一列与多列进行比较，并返回 pandas 中条件最先匹配的索引

Question

我想将我的数据框的一列(年龄)与某些列(1 到 7)进行比较并设置一个条件，比如 col 1 到 7 的任何值是否为 col 值的 75% 或更少年龄然后我想返回匹配的第一列的索引。

   Weight Name   Age     1     2        3      4        5      6        7    Output
  0   45  Sam     100 -75.0  -45.0    -92.0  -79.0   -57.0   -55.0   -35.0   true
  1   88  Andrea  25   30.0  -17.0     -4.0   18.0    20.0    40.0    NaN    true
  2   56  Alex    55  -47.0  -34.0    -12.0  -10.0    10.0    NaN     NaN    true
  3   15  Robin   8    13.0   35.0     37.0   57.0    NaN     NaN     NaN    false
  4   71  Kia     21   22.0   24.0     44.0    NaN    NaN     NaN     NaN    false
  5   44  Sia     43    2.0   22.0      NaN    NaN    NaN     NaN     NaN    true
  6   54  Ryan    45   20.0    NaN      NaN    NaN    NaN     NaN     NaN    true
  7   34  Dimi    65    NaN    NaN      NaN    NaN    NaN     NaN     NaN    false

我能够生成包含 true 和 false 的列，如果在一行中，任何值都比“年龄”列中的值小 75%，代码如下:

 df['Output'] = ((df[['Age']].values)* 0.75  > df.iloc[:, 3:9].values).any(axis=1) 

但是，我想获取列的名称，它给出的输出为 true。如果输出为假，我想获取该行的最大值，为此我使用 .idxmax(axis=1)。

   Weight Name   Age     1     2        3      4        5      6        7   Expected Output
  0   45  Sam     100 -75.0  -45.0    -92.0  -79.0   -57.0   -55.0   -35.0   1
  1   88  Andrea  25   30.0  -17.0     -4.0   18.0    20.0    40.0    NaN    2
  2   56  Alex    55  -47.0  -34.0    -12.0  -10.0    10.0    NaN     NaN    1
  3   15  Robin   8    13.0   35.0     37.0   57.0    NaN     NaN     NaN    4
  4   71  Kia     21   22.0   24.0     44.0    NaN    NaN     NaN     NaN    3
  5   44  Sia     43    2.0   22.0      NaN    NaN    NaN     NaN     NaN    1
  6   54  Ryan    45   20.0    NaN      NaN    NaN    NaN     NaN     NaN    1
  7   34  Dimi    65    NaN    NaN      NaN    NaN    NaN     NaN     NaN    NaN

Answer 1

使用DataFrame.lt使用 axis=0 将 DataFrame 与 Series 进行比较，然后通过 DataFrame.any 进行比较与 DataFrame.idxmax并通过 numpy.where 设置新值:

df1 = df.iloc[:, 3:9]
mask = df1.lt(df['Age']* 0.75, axis=0)
df['Output'] = np.where(mask.any(axis=1), mask.idxmax(axis=1), df1.idxmax(axis=1))
print (df)
   Weight    Name  Age     1     2     3     4     5     6     7 Output
0      45     Sam  100 -75.0 -45.0 -92.0 -79.0 -57.0 -55.0 -35.0      1
1      88  Andrea   25  30.0 -17.0  -4.0  18.0  20.0  40.0   NaN      2
2      56    Alex   55 -47.0 -34.0 -12.0 -10.0  10.0   NaN   NaN      1
3      15   Robin    8  13.0  35.0  37.0  57.0   NaN   NaN   NaN      4
4      71     Kia   21  22.0  24.0  44.0   NaN   NaN   NaN   NaN      3
5      44     Sia   43   2.0  22.0   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN      1
6      54    Ryan   45  20.0   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN      1
7      34    Dimi   65   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN    NaN