Блог

У меня есть 3 столбца со значением A, B или C, я хочу сравнить эти 3 столбца и выдать вывод, значение которого имеет более 1 отсчета. Если количество равно нулю, то вывод будет «-«

Ввод:

     | col1  | col2  | col3  |
    |-------|-------|-------|
    | A     | A     | B     |
    | A     | B     | B     |
    | C     | B     | C     |
    | A     | B     | C     |
  

Вывод:

     | col1  | col2  | col3  | Result|
    |-------|-------|-------|-------|
    | A     | A     | B     | A     |
    | A     | B     | B     | B     |
    | C     | B     | C     | C     |
    | A     | B     | C     | -     |
  

Давайте попробуем Counter получить наиболее распространенный элемент:

 from collections import Counter

def most_common():
    for s in df.to_numpy():
        k, v = Counter(s).most_common(1)[0] 
        yield '-' if v == 1 else k

df['Result'] = list(most_common())
  

   col1 col2 col3 Result
0    A    A    B      A
1    A    B    B      B
2    C    B    C      C
3    A    B    C      -
  

Если производительность не вызывает большого беспокойства, вы можете просто написать метод по строкам, который возвращает значение, которое появляется более одного раза:

 def appear_more_than_once(s):
    cnt = s.value_counts()
    if len(cnt) > 0 and cnt.iloc[0] > 1:
        return cnt.index[0]
    else:
        return '-'
        
df['Result'] = df.apply(appear_more_than_once, axis=1)
print(df)
#  col1 col2 col3 Result
#0    A    A    B      A
#1    A    B    B      B
#2    A    B    C      -
  

https://uscript.co/public/Google_108617488638529745626/python/4e5d36bc.py