我有一个包含144行和48列的数据框。数据框中包含来自不同预测模型的结果，值为1或0。我希望遍历每一行，计算该行中1的百分比，并添加一个新列，如果百分比大于80%则填充1，否则填充0。

我知道在Excel中可以使用if和countif/count%来实现这个功能，但在当前环境中我不知道如何操作。希望我提供的信息足够，如果不够我深感歉意。非常感谢您的任何建议。

回答：

您可以使用以下代码计算每行中1的百分比：

df['percentage'] = df.mean(axis=1)

然后，您可以使用np.where来创建新的二进制列：

df['new'] = np.where(df['percentage'] > 0.8, 1, 0)

这与Excel中的=IF（条件，条件为真时的值，条件为假时的值）功能相同。

使用虚拟数据的示例：

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'var1':[0,0,1],'var2':[0,1,1], 'var3':[1,1,1]})df['percentage'] = df.mean(axis=1)df['new'] = np.where(df['percentage'] > 0.8, 1, 0)print(df)

输出结果：

   var1  var2  var3  percentage  new0     0     0     1    0.333333    01     0     1     1    0.666667    02     1     1     1    1.000000    1