如何在Python中添加包含对应列名最大的列？

Question

我有一个这样的数据框：

A1 A2 A3 ...A99 largest
0   3  4  6      11   11
1   1  8  2  ...  1    8
.
.
.

我使用以下方法创建了每行中包含最大值的列：

data['largest']=data.max(axis=1)

但我也想得到一列，其中包含具有最大数字的相应列名，如下所示：

    A1 A2 A3 ...A99 largest name
0   3  4  6      11   11    A99
1   1  8  2  ...  1    8    A2
.                            .
.                            .
.                            .

我尝试了'.idxmax'，但给了我一个错误'reduction operation 'argmax' not allowed for this dtype'，有人可以帮我吗？非常感谢。

Answer 1

这是使用dot 将列名保留在值等于largest 的一种方法：

df['name'] = df.iloc[:,:-1].eq(df.largest.values[:,None]).dot(df.columns[:-1])

   A1  A2  A3  A99  largest name
0   3   4   6   11       11  A99
1   1   8   2    1        8   A2

Answer 2

使用np.argmax():

df=df.assign(name=df.columns[np.argmax(df.values,axis=1)])

---

   A1  A2  A3  A99  largest name
0   3   4   6   11       11  A99
1   1   8   2    1        8   A2

Answer 3

使用DataFrame.idxmax 和DataFrame.assign 来添加2 列而不相互推断：

df = data.assign(largest=data.max(axis=1), name=data.idxmax(axis=1))
print (df)
   A1  A2  A3  A99  largest name
0   3   4   6   11       11  A99
1   1   8   2    1        8   A2

或DataFrame.agg:

data[['largest','name']] = data.agg(['max','idxmax'], 1)
print (data)
   A1  A2  A3  A99 largest name
0   3   4   6   11      11  A99
1   1   8   2    1       8   A2

编辑：

您只能选择数字列：

df1 = data.select_dtypes(np.number)

或将列转换为数字：

df1 = data.astype(int)

如果不工作 .astype 因为可能有一些非数值使用 to_numeric 和 errors='coerce' 来转换有问题的值 no NaN：

df1 = data.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce'))

---

df = data.assign(largest=df1.max(axis=1), name=df1.idxmax(axis=1))