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How to Find the Maximum Value Across Multiple Columns in a Pandas DataFrame?

查找 Pandas DataFrame 中多列的最大值

在数据分析中,查找多列中的最大值是一项常见任务。在Python中,Pandas库提供了执行此类操作的有效方法。

问题陈述:

假设您有一个包含A列和B列的DataFrame,并且您需要创建一个新列 C,其中每个值都是 A 列和 B 列中对应值的最大值。

解决方案:

使用 Pandas,您可以轻松计算最大值使用 max 函数的多列。以下步骤概述了如何创建 C 列:

  1. 导入 Pandas 库:
import pandas as pd
  1. 创建DataFrame:

创建一个包含 A 列和 B 列的 DataFrame。例如:

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [-2, 8, 1]})
  1. 计算最大值:

在要比较的列上使用 max 函数,并指定 axis=1 来计算每行的最大值:

max_values = df[["A", "B"]].max(axis=1)
  1. 创建新列列:

将计算出的最大值作为新列 C 添加到 DataFrame:

df["C"] = max_values

生成的 DataFrame df 现在将具有三列:A、B和 C,其中 C 列包含相应 A 和 B 值的最大值。

简化解决方案(仅适用于两列):

如果您只有两个要比较列,您可以使用上述解决方案的简化版本:

df["C"] = df.max(axis=1)

这假设列 A 和 B 是 DataFrame 中唯一的列。

附加说明:

  • 您还可以使用 apply(max, axis=1) 函数来获得相同的结果。
  • 如果您有两列以上要比较,您可以在 max 函数的参数列表中指定它们。

以上是如何查找 Pandas DataFrame 中多列的最大值?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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