Python 检查列中所有值的几个条件

我刚刚开始使用python和pandas。我在google和stack overflow上搜索了我的问题的答案，但没有找到答案。 这就是我需要做的：

我有一个df，每个人有几个数据行（id）和一个名为response_go的变量，它可以编码为1或0（输入int64），比如这个（更大，每个人有480行…）

现在，我想检查每个ID/个人的响应中的条目是否都分别编码为0、1或两者都不编码（else条件）。到目前为止，我已经得出了以下结论：

    ids = df['ID'].unique()

    for id in ids:   
        if (df.response_go.all() == 1): 
            print "ID:",id,": 100% Go"
        elif (df.response_go.all() == 0):
            print "ID:",id,": 100% NoGo"
    else:
        print "ID:",id,": Mixed Response Pattern"

但是，它给了我以下输出：

ID: 1 : 100% NoGo
ID: 2 : 100% NoGo
ID: 2 : Mixed Response Pattern

应该在什么时候（包括1和0）

如果以前有人问过这个问题，我真的很抱歉，但在寻找答案时，我真的没有找到解决这个问题的方法。如果以前有人回答过这个问题，请告诉我解决方案。谢谢大家！！！！真的很感激

样本（数据不同）——

使用

groupby

+

mean

-

v = df.groupby('ID').response_go.mean()
v

ID
1    0.000000
2    1.000000
3    0.333333
Name: response_go, dtype: float64

u = np.select([v == 1, v == 0, v < 1], ['100% Go', '100% NoGo', 'Mixed Response Pattern'])

使用

np。选择
根据
响应的平均值计算您的状态

v = df.groupby('ID').response_go.mean()
v

ID
1    0.000000
2    1.000000
3    0.333333
Name: response_go, dtype: float64

u = np.select([v == 1, v == 0, v < 1], ['100% Go', '100% NoGo', 'Mixed Response Pattern'])

现在，返回结果-

v[:] = u
v

ID
1                 100% NoGo
2                   100% Go
3    Mixed Response Pattern
Name: response_go, dtype: object

@你认为呢？请随意写一个答案；）
u = np.where(v == 1, '100% Go', np.where(v == 0, '100% NoGo', 'Mixed Response Pattern'))

v[:] = u
v

ID
1                 100% NoGo
2                   100% Go
3    Mixed Response Pattern
Name: response_go, dtype: object