查找具有每一行最大值的列名

Question

我有一个像这样的DataFrame：In [7]:frame.head()Out[7]:Communications and Search   Business    General Lifestyle0   0.745763    0.050847    0.118644    0.0847460   0.333333    0.000000    0.583333    0.0833330   0.617021    0.042553    0.297872    0.0425530   0.435897    0.000000    0.410256    0.1538460   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 

Answer 1

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    Communications

1          Business

2    Communications

3    Communications

4          Business

dtype: 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)）。

Answer 2

您可以apply在数据框上并argmax()通过获取每一行axis=1

In [144]: df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)

Out[144]:

0    Communications

1          Business

2    Communications

3    Communications

4          Business

dtype: object

这里有一个基准来比较慢apply的方法来idxmax()进行len(df) ~ 20K

In [146]: %timeit df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)

1 loops, best of 3: 479 ms per loop

In [147]: %timeit df.idxmax(axis=1)

10 loops, best of 3: 47.3 ms per loop

Answer 3

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)