I have a dataframe which has 10 different columns, A1, A2, ...,A10. These columns contain y or n. I'd like to create another column whose value is y if the majority of columns (A1, A2, ...,A10) are y and n otherwise. How can I do this?
Use DataFrame.mode:
df['majority'] = df.mode(axis=1)[0]
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
If it is necessary to handle the distinction between true majority and split decisions, you could use numpy.where. eg:
mode = df.mode(axis=1)
df['majority'] = np.where(mode.isna().any(axis=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