python 求dataframe每行的最大值所在的列名,并追加到dataframe中|极客教程

python 求dataframe每行的最大值所在的列名,并追加到dataframe中

在处理数据分析、机器学习等任务时，经常需要找出每行数据中的最大值所在的列名，这样能更方便地对数据进行分析和处理。本文将介绍如何使用Python中的pandas库来实现这一功能，并将最大值所在的列名追加到原始的dataframe中。

准备工作

在开始之前，需要确保已经安装了pandas库。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

接下来，我们将使用一个简单的示例来演示如何找出每行数据中的最大值所在的列名，并追加到dataframe中。

假设我们有一个包含5列的dataframe，其中每列都是一些随机生成的数值。我们的目标是找出每行中的最大值所在的列名，并将其追加到dataframe中。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含随机数值的dataframe
np.random.seed(0)
data = np.random.randint(0, 10, size=(5, 5))
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# 显示原始dataframe
print("原始dataframe:")
print(df)

运行以上代码后，我们将得到一个包含随机数值的dataframe：

原始dataframe:
   A  B  C  D  E
0  5  0  3  3  7
1  9  3  5  2  4
2  7  6  8  8  1
3  6  7  7  8  1
4  5  9  8  9  4

求每行最大值所在的列名

接下来，我们将编写一个函数来获取每行最大值所在的列名，并将其追加到dataframe中：

def max_column_name(row):
    max_val = row.max()
    col_name = row.idxmax()
    return f"{col_name}_max"

# 对每行应用max_column_name函数
df['max_col'] = df.apply(max_column_name, axis=1)

# 显示添加最大值列名后的dataframe
print("添加最大值列名后的dataframe:")
print(df)

运行以上代码后，我们将得到添加最大值列名后的dataframe：

添加最大值列名后的dataframe:
   A  B  C  D  E  max_col
0  5  0  3  3  7    E_max
1  9  3  5  2  4    A_max
2  7  6  8  8  1    C_max
3  6  7  7  8  1    D_max
4  5  9  8  9  4    D_max

可以看到，我们成功地找出了每行中的最大值所在的列名，并将其追加到了dataframe中。