找出频率最高的组合并添加标签

Find out the most frequency combination and add labels

我有一个 table 我的客户数据是这样的:

Customer    Price
AAA            100
AAA            100
AAA            200
BBB            100
BBB            220
BBB            200
BBB            200

我想做的是找出条件为number of price >= 200 is more than number of price < 200的客户,并为他们添加标签。 例如:

Customer    LABELS
AAA            FALSE
BBB            TRUE

对这个问题有什么想法吗?

df.Price.ge(200).groupby(df.Customer).mean().gt(.5)

Customer
AAA    False
BBB     True
Name: Price, dtype: bool

或者如果您坚持自己的格式

df.Price.ge(200).groupby(df.Customer).mean().gt(.5).reset_index(name='Labels')

  Customer  Labels
0      AAA   False
1      BBB    True

直截了当的回答:

df.groupby('Customer').apply(
    lambda g: (g['Price'] >= 200).sum() > (g['Price'] < 200).sum()
)

对布尔向量求和将 return 个 True 个值。