pandas pivot_tableの値を異なるインデックスと比較するにはどうすればよいですか？

Question

ピボットテーブル：

COURSE   ENGLISH  MATH  ART 
STUDENT    

StudentA  95.0   83.0  97.0 
StudentB  91.0   93.0  47.0 
StudentC  85.0   84.0  92.0 
StudentD  97.0   84.0  85.0 
StudentE  93.0   88.0  85.0 
StudentAvg  94.5   83.7  96.9 

私は、被験者によるStudentAvgより5%低く以上のグレードを持っている学生のリストが欲しいです。

English: StudentC Math: Art: StudentB, StudentD, StudentE

私はパンダでこれをどのように操作を行うことができますので、この場合には私のような何かをしたいと思いますか？

Answer 1

これは、平均と比べて5％以上の成績を残した学生とその教科を示すタプルのリストを返します。

avg = df.loc['StudentAvg', :] 
i, j = np.where(((df/avg) - 1) < -.05) 
list(zip(df.index[i], df.columns[j])) 

[('StudentB', 'ART'), 
('StudentC', 'ENGLISH'), 
('StudentC', 'ART'), 
('StudentD', 'ART'), 
('StudentE', 'ART')] 

---

我々は

p = df.index.get_loc('StudentAvg') 
v = df.values 
i, j = np.where(((v/v[p]) - 1) < -.05) 
list(zip(df.index[i], df.columns[j])) 

[('StudentB', 'ART'), 
('StudentC', 'ENGLISH'), 
('StudentC', 'ART'), 
('StudentD', 'ART'), 
('StudentE', 'ART')] 

---

タイミング

%%timeit 
p = df.index.get_loc('StudentAvg') 
v = df.values 
i, j = np.where(((v/v[p]) - 1) < -.05) 
list(zip(df.index[i], df.columns[j])) 
10000 loops, best of 3: 41.7 µs per loop 

%%timeit 
avg = df.loc['StudentAvg', :] 
i, j = np.where(((df/avg) - 1) < -.05) 
list(zip(df.index[i], df.columns[j]))\ 
1000 loops, best of 3: 662 µs per loop 

Answer 2

EDIT：

df.apply(lambda x: str(x.name)+ ': ' + ', '.join(df[((x-x.loc['StudentAvg'])/x.loc['StudentAvg']*100<-5.0)].index.tolist())).values.tolist() 

が出力：

['ENGLISH: StudentC', 'MATH: ', 'ART: StudentB, StudentC, StudentD, StudentE'] 

のは、これを使ってみましょう：

mask = df.apply(lambda x: (x-x.loc['StudentAvg'])/x.loc['StudentAvg']*100<-5.0).any(axis=1) 
df[mask].index.tolist() 

出力：

['StudentB', 'StudentC', 'StudentD', 'StudentE']