查找每行具有最大值的列名

Question

我有一个这样的 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

这里想问一下如何获取每行有最大值的列名，想要的输出是这样的：

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 apply 数据框并通过 axis=1

获取每一行的 argmax()

In [144]: df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)
Out[144]:
0    Communications
1          Business
2    Communications
3    Communications
4          Business
dtype: object

这是一个基准，用于比较 apply 方法与 idxmax() 对于 len(df) ~ 20K

的速度有多慢

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 2

您可以使用 idxmax 和 axis=1 来查找每行中具有最大值的列：

>>> 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()（或等效的df.idxmax(axis=0)）。

Answer 3

如果您想生成一个列，其中包含具有最大值的列的名称，但只考虑列的子集，那么您可以使用@ajcr 答案的变体：

df['Max'] = df[['Communications','Business']].idxmax(axis=1)

查找每行具有最大值的列名

Find the column name which has the maximum value for each row

python

max

dataframe

pandas