熊猫如何选择行具有最大值的列？

Question

假设我有以下数据框：

df = pd.DataFrame({'A':[0.1,0.1,0.2],
                  'B': [0.22,0.2,0.22],
                  'C': [0.3, 0.2,0.333]})

df.index = list('abc')
df
     A     B      C
a  0.1  0.22  0.300
b  0.1  0.20  0.200
c  0.2  0.22  0.333

如何选择索引b为最大值的所有列。

此处，索引B和C列的最大值为2。 因此，所需的答案是：

required_answer = ['B','C']

我的尝试：

df[df.loc['b'] ==df.loc['b'].max()]

Answer 1

您可以尝试以下方法：

df.columns[df.loc['b'] == df.loc['b'].max()].tolist()
# ['B', 'C']

Answer 2

我给您几个选择。首先是最好的：

[*df.columns[df.loc['b'].eq(df.loc['b'].max())]]

['B', 'C']

---

df.loc[:,df.loc['b'].eq(df.loc['b'].max())].columns.tolist()

['B', 'C']

---

[*df.T.index[df.loc['b'].eq(df.loc['b'].max())]]

['B', 'C']