猿问

查找具有每一行最大值的列名

我有一个像这样的DataFrame:


In [7]:

frame.head()

Out[7]:

Communications and Search   Business    General Lifestyle

0   0.745763    0.050847    0.118644    0.084746

0   0.333333    0.000000    0.583333    0.083333

0   0.617021    0.042553    0.297872    0.042553

0   0.435897    0.000000    0.410256    0.153846

0   0.358974    0.076923    0.410256    0.153846

在这里,我想问一下如何获取每一行具有最大值的列名,所需的输出是这样的:


In [7]:

    frame.head()

    Out[7]:

    Communications and Search   Business    General Lifestyle   Max

    0   0.745763    0.050847    0.118644    0.084746           Communications 

    0   0.333333    0.000000    0.583333    0.083333           Business  

    0   0.617021    0.042553    0.297872    0.042553           Communications 

    0   0.435897    0.000000    0.410256    0.153846           Communications 

    0   0.358974    0.076923    0.410256    0.153846           Business 


ITMISS
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3回答

回首忆惘然

您可以使用idxmaxwith axis=1查找每一行上具有最大值的列:>>> df.idxmax(axis=1)0    Communications1          Business2    Communications3    Communications4          Businessdtype: object要创建新的列“ Max”,请使用df['Max'] = df.idxmax(axis=1)。要查找每列中出现最大值的行索引,请使用df.idxmax()(或等效地df.idxmax(axis=0))。

慕妹3242003

您可以apply在数据框上并argmax()通过获取每一行axis=1In [144]: df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)Out[144]:0    Communications1          Business2    Communications3    Communications4          Businessdtype: object这里有一个基准来比较慢apply的方法来idxmax()进行len(df) ~ 20KIn [146]: %timeit df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)1 loops, best of 3: 479 ms per loopIn [147]: %timeit df.idxmax(axis=1)10 loops, best of 3: 47.3 ms per loop

DIEA

如果要生成包含最大值的列名但仅考虑列子集的列,则可以使用@ajcr答案的变体:df['Max'] = df[['Communications','Business']].idxmax(axis=1)
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