title: CSV Changes by Python Script
body: <pre><code>import pandas as pd
  import numpy as np
  
  
  a = [['Cliente', 'Fecha', 'Variables', 'Dia Previo', 'Mayor/Menor', 'Dia a Analizar', 'Analisis'],
  ['AAA', '27/12/2017', 'ECPM_medio', '0.41', 'Dentro del Margen', '0.35', 'Alerta'],
  ['AAA', '27/12/2017', 'Fill_rate', '2.25', 'Dentro del Margen', '2.7', 'Incremento'],
  ['AAA', '27/12/2017', 'Importe_a_pagar_a_medio', '62.4', 'Dentro del Margen', '61.21', 'Incremento'],
  ['AAA', '27/12/2017', 'Impresiones_exchange', '153927.0', 'Dentro del Margen', '173663.0', 'Incremento'],
  ['AAA', '27/12/2017', 'Subastas', '6827946.0', 'Dentro del Margen', '6431093.0', 'Incremento'],
  ['BBB', '27/12/2017', 'ECPM_medio', '1.06', 'Dentro del Margen', '1.06', 'Estable'],
  ['BBB', '27/12/2017', 'Fill_rate', '26.67', 'Dentro del Margen', '27.2', 'Estable'],
  ['BBB', '27/12/2017', 'Importe_a_pagar_a_medio', '11.34', 'Dentro del Margen', '12.77', 'Estable'],
  ['BBB', '27/12/2017', 'Impresiones_exchange', '10648.0', 'Dentro del Margen', '12099.0', 'Estable'],
  ['BBB', '27/12/2017', 'Subastas', '39930.0', 'Dentro del Margen', '44479.0', 'Estable'],
  ['AAA', '28/12/2017', 'ECPM_medio', '0.41', 'Dentro del Margen', '0.35', 'Estable'],
  ['AAA', '28/12/2017', 'Fill_rate', '2.25', 'Dentro del Margen', '2.7', 'Estable'],
  ['AAA', '28/12/2017', 'Importe_a_pagar_a_medio', '62.4', 'Dentro del Margen', '61.21', 'Estable'],
  ['AAA', '28/12/2017', 'Impresiones_exchange', '153927.0', 'Dentro del Margen', '173663.0', 'Estable'],
  ['AAA', '28/12/2017', 'Subastas', '6827946.0', 'Dentro del Margen', '6431093.0', 'Estable'],
  ['BBB', '28/12/2017', 'ECPM_medio', '1.06', 'Dentro del Margen', '1.06', 'Estable'],
  ['BBB', '28/12/2017', 'Fill_rate', '26.67', 'Dentro del Margen', '27.2', 'Estable'],
  ['BBB', '28/12/2017', 'Importe_a_pagar_a_medio', '11.34', 'Dentro del Margen', '12.77', 'Estable'],
  ['BBB', '28/12/2017', 'Impresiones_exchange', '10648.0', 'Dentro del Margen', '12099.0', 'Estable'],
  ['BBB', '28/12/2017', 'Subastas', '39930.0', 'Dentro del Margen', '44479.0', 'Estable']]
  
  
  def status(group):
      condiciones = (np.array_equal(group, ("Estable", "Estable", "Estable", "Estable", "Estable")),
                     np.array_equal(group, ("Alerta", "Incremento", "Incremento", "Incremento", "Incremento")))
      resultados = ("Estable", "Crítico")
      return np.select(condiciones, resultados, default="Undetermined")
  
  headers = a.pop(0)
  df = pd.DataFrame(a, columns=headers)
  df1 = df.groupby(['Cliente', 'Fecha'])["Analisis"].aggregate([('Status', status)])
  </code></pre>
  
  <p>with my code I have this answer:</p>
  
  <pre><code>&gt;&gt;&gt; df1
                       Status
  Cliente Fecha              
  AAA     27/12/2017  Crítico
          28/12/2017  Estable
  BBB     27/12/2017  Estable
          28/12/2017  Estable
  </code></pre>
  
  <p>What I need is for my output to be the one I show but also add certain values ​​such as <code>Importe_a_pagar_a_medio</code> and <code>Subastadas</code>:</p>
  
  <pre><code>&gt;&gt;&gt; df1
  
  Cliente Fecha       Status  Importe a pagar   Subastadas      
  AAA     27/12/2017  Crítico 61.21             6431093.0
          28/12/2017  Estable 61.21             6431093.0
  BBB     27/12/2017  Estable 12.77             44479.0
          28/12/2017  Estable 12.77             44479.0
  </code></pre>
  
  <p>It is worth clarifying that I need to add the <code>Dia a Analizar</code> column which is the one that has the data that I show in the output that I am looking for.</p>