Python 如何基于中现有列的偏移值创建新列

我有一个171行11列的数据框

这11列的值为0或1 根据现有列的大多数是0还是1，如何创建一个0或1的新列

（df.sum（axis=1）>df.shape[1]/2）+0

使用行的

平均值

，比较大于或大于或等于

0.5

（取决于相同数量的

0

和

1

）最后通过以下方式将掩码转换为整数：

---

np.random.seed(20193)
df = pd.DataFrame(np.random.choice([0,1], size=(5, 4)))

df['new'] = df.mean(axis=1).gt(0.5).astype(int)
print (df)
   0  1  2  3  new
0  1  1  0  0    0
1  1  1  1  0    1
2  0  0  1  0    0
3  1  1  0  1    1
4  1  1  1  1    1

np.random.seed(20193)
df = pd.DataFrame(np.random.choice([0,1], size=(5, 4)))


df['new'] = df.mean(axis=1).ge(0.5).astype(int)
print (df)
   0  1  2  3  new
0  1  1  0  0    1
1  1  1  1  0    1
2  0  0  1  0    0
3  1  1  0  1    1
4  1  1  1  1    1

import numpy as np
import pandas as pd

X = np.asarray([(0, 0, 0),
                (0, 0, 1),
                (0, 1, 1),
                (1, 1, 1)])

df = pd.DataFrame(X)

df['majority'] = (df.mean(axis=1) > 0.5) + 0
df