Python Pandas 中的映射/交换值

Question

对于每一列，需要找到它的平均值，如果值大于平均值，则将列值替换为 1，如果值小于平均值，则替换为 -1。最后，返回转换后的数据框，其列和索引与原始数据框相同。

  Column 1   Column 2 Column 3 Column 4 Column 5 Column6
1    2          0       0        0         0        0           
2    0          0       0        0         0        0
3    0          1       1        2         1        1


Expected output:

  Column 1   Column 2 Column 3 Column 4 Column 5 Column6
1     1         -1       -1        -1      -1       -1           
2    -1         -1       -1        -1      -1       -1 
3    -1          1        1         1       1        1


code so far:
import pandas as pd
def mapvalues(filename):
    mylist=[]
    data=pd.read_csv(filename)
    length=data.shape[0]
    width=data.shape[1]
    for i in range(3):
        columns=data.iloc[:,i]
        average=columns.mean()
        for j in columns:
            if j > average:
                mylist.append(1)
                
            else:
                mylist.append(-1)
    return(ListOfLists)
        
 mapvalues(path)

我曾想过将这些值附加到列表列表中（[[1,-1,-1],[-1,-1,1]]），然后将其转换为数据框，但我无法制作该列表。

任何见解都将受到高度赞赏。

Answer 1

使用df.mean() 获取平均值，使用gt 进行比较，然后进行一些数学运算：

out = 2 * df.gt(df.mean()) - 1

# also
# out = 2 * (df > df.mean()) - 1

输出：

   Column 1  Column 2  Column 3  Column 4  Column 5  Column6
1         1        -1        -1        -1        -1       -1
2        -1        -1        -1        -1        -1       -1
3        -1         1         1         1         1        1