查找每行具有最大值的列名称
许多数据集都有代表不同实体的行,每个数据集都有代表有关实体的数据的多个列。有时,有必要识别包含每行最大值的特定列。此任务可以使用 idxmax() 函数来实现。
在给定的示例中,我们有一个包含四列的 DataFrame:“通信和搜索”、“业务”、“常规”和“生活方式”。我们想要创建一个新列“Max”,其中包含与每行最大值对应的列名。
为此,我们可以使用 idxmax(axis=1) 来查找列索引具有最大值:
df.idxmax(axis=1) # Output: 0 Communications 1 Business 2 Communications 3 Communications 4 Business dtype: object
这给了我们列标签,但我们可以将它们转换为相应的列名称:
df['Max'] = df.idxmax(axis=1)
生成的 DataFrame 将如下所示:
communications and search | business | general | lifestyle | max |
---|---|---|---|---|
0.745763 | 0.050847 | 0.118644 | 0.084746 | Communications |
0.333333 | 0.000000 | 0.583333 | 0.083333 | Business |
0.617021 | 0.042553 | 0.297872 | 0.042553 | Communications |
0.435897 | 0.000000 | 0.410256 | 0.153846 | Communications |
0.358974 | 0.076923 | 0.410256 | 0.153846 | Business |
请注意,idxmax() 也可用于查找 row 索引,其中最大值出现在每列中,使用 df.idxmax() (或 df.idxmax(axis=0))。
以上是如何查找 DataFrame 中每行的最大值的列名?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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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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