Question

在DataFrame中

import pandas as pd 
df=pd.DataFrame({'col1':[1,2,3],'col2':[3,2,1],'col3':[1,1,1]},index= ['row1','row2','row3'])
print df
       col1  col2  col3
row1     1     3     1
row2     2     2     1
row3     3     1     1

我想获取特定行上具有最大值的单元格的列名称。

所需的输出是（伪代码）：

get_column_name_for_max_values_of(row2)
>['col1','col2']

表达最简洁的方式是什么

get_column_name_for_max_values_of(row2)

Answer 1

如果没有重复，您可以使用idxmax，但它只会返回max值的第一列：

print (df.idxmax(1))
row1    col2
row2    col1
row3    col1
dtype: object

def get_column_name_for_max_values_of(row):
    return df.idxmax(1).ix[row]

print (get_column_name_for_max_values_of('row2'))
col1

但重复使用boolean indexing：

print (df.ix['row2'] == df.ix['row2'].max())
col1     True
col2     True
col3    False
Name: row2, dtype: bool

print (df.ix[:,df.ix['row2'] == df.ix['row2'].max()])
      col1  col2
row1     1     3
row2     2     2
row3     3     1

print (df.ix[:,df.ix['row2'] == df.ix['row2'].max()].columns)
Index(['col1', 'col2'], dtype='object')

功能是：

def get_column_name_for_max_values_of(row):
    return df.ix[:,df.ix[row] == df.ix[row].max()].columns.tolist()

print (get_column_name_for_max_values_of('row2'))
['col1', 'col2']

Answer 2

你也可以使用apply并创建一个方法，如：

def returncolname(row, colnames):
    return colnames[np.argmax(row.values)]

df['colmax'] = df.apply(lambda x: returncolname(x, df.columns), axis=1)

Out[62]: 
row1    col2
row2    col1
row3    col1
dtype: object

你可以使用df.max（axis = 1）来提取最大值

df.max(axis=1)
Out[69]: 
row1    3
row2    2
row3    3

获取pandas DataFrame中某一行的最大值的列名

2 个答案: