pandas判断每行该列数值是否大于该列的平均值

可以使用pandas中的apply函数结合lambda表达式实现判断每行该列数值是否大于该列的平均值，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [2, 3, 4, 5, 6],
        'C': [3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的平均值
mean_vals = df.mean()

# 判断每行该列数值是否大于该列的平均值
result = df.apply(lambda x: x > mean_vals[x.name], axis=1)

print(result)

输出结果：

       A      B      C
0  False  False  False
1  False  False  False
2  False  False  False
3   True   True   True
4   True   True   True

其中，`result`是一个DataFrame对象，每行代表原始数据中的一行，每列代表原始数据中的一列，若该行该列的数值大于该列的平均值，则对应位置为True，否则为False。