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У меня есть фрейм данных, который содержит 10 разных столбцов, A1 , A2 , …, A10 . Эти столбцы содержат y или n . Я хотел бы создать еще один столбец, значение y которого равно, если большинство столбцов ( A1 , A2 , …, A10 ) равно y и n в противном случае. Как я могу это сделать?

Используйте DataFrame.mode :

 df['majority'] = df.mode(axis=1)[0]
 

Пример

 np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(['y', 'n'], size=(10, 10)))
print(df)

   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
0  y  n  n  y  n  n  n  n  n  n
1  n  y  y  n  y  y  y  y  y  n
2  y  n  n  y  y  n  n  n  n  y
3  n  y  n  y  n  n  y  n  n  y
4  y  n  y  n  n  n  n  n  y  n
5  y  n  n  n  n  y  n  y  y  n
6  n  y  n  y  n  y  y  y  y  y
7  n  n  y  y  y  n  n  y  n  y
8  y  n  y  n  n  n  n  n  n  y
9  n  n  y  y  n  y  y  n  n  y

df['majority'] = df.mode(axis=1)[0]
print(df)

   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 majority
0  y  n  n  y  n  n  n  n  n  n        n
1  n  y  y  n  y  y  y  y  y  n        y
2  y  n  n  y  y  n  n  n  n  y        n
3  n  y  n  y  n  n  y  n  n  y        n
4  y  n  y  n  n  n  n  n  y  n        n
5  y  n  n  n  n  y  n  y  y  n        n
6  n  y  n  y  n  y  y  y  y  y        y
7  n  n  y  y  y  n  n  y  n  y        n
8  y  n  y  n  n  n  n  n  n  y        n
9  n  n  y  y  n  y  y  n  n  y        n
 

Если необходимо провести различие между истинным большинством и разделением решений, вы можете использовать numpy.where . например:

 mode = df.mode(axis=1)

df['majority'] = np.where(mode.isna().any(1), mode[0], 'split')
print(df)

   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 majority
0  y  n  n  y  n  n  n  n  n  n        n
1  n  y  y  n  y  y  y  y  y  n        y
2  y  n  n  y  y  n  n  n  n  y        n
3  n  y  n  y  n  n  y  n  n  y        n
4  y  n  y  n  n  n  n  n  y  n        n
5  y  n  n  n  n  y  n  y  y  n        n
6  n  y  n  y  n  y  y  y  y  y        y
7  n  n  y  y  y  n  n  y  n  y    split
8  y  n  y  n  n  n  n  n  n  y        n
9  n  n  y  y  n  y  y  n  n  y    split