在python中：如何提取第三列中的最大值，并返回第四列中的值？答案

【问题标题】：In python: How can I extract the maximum value in the third column , and return the value in fourth column?在python中：如何提取第三列中的最大值，并返回第四列中的值？
【发布时间】：2019-01-02 23:20:05
【问题描述】：

我有这样的数据：

    0 1 251 TrCP
    0 2 68 TrCP
    0 3 61 TrCP
    0 4 69 TrCP
    0 5 70 TrCP
    0 6 75 TrCP
    0 7 63 TrCP
    0 8 57 TrCP
    0 9 96 TrCP
    0 10 266 TrCP
    ........
    0 2827 62 TrNAP
    1 1 67 TrCP
    1 2 84 TrCP
    1 3 159 TrCP
    1 4 121 TrCP
    1 5 80 TrCP
    1 6 68 TrCP
    1 7 148 TrCP
    1 8 78 TrCP
    1 9 71 TrCP
    1 10 67 TrCP
    ........
    1 2827 76 TrNAP
    .
    .
    .
    2828 1 62 TrCP

在第一列中，我有从 0 到 2828 的数字。对于 0-2828 中的每个数字我想根据第三列中的值提取最后一列（例如 TrCP）。比如第一列='0'，第三列最大值是'266'，我想返回输出：TrCP。

【问题讨论】：

请显示您尝试过的内容。
上述数据是如何存储以及存储在哪里的？
这实际上是上一步的输出，我尝试以这种方式存储它：['0 1 251 TrCP', '0 2 68 TrCP',...] 但不知道接下来如何处理它，所以我实际上不知道如何保存它以供进一步的步骤

标签： python nlp

【解决方案1】：

我不知道你的数据是如何存储的，但是最普遍的解决方案如下：

my_array= [251, 68, 61, 69, 70, 75...]
whoa_a_wild_array = ['TrCP','TrCP','TrCP','TrCP',...]
whoa_a_wild_array[np.argmax(x)]

这里np.argmax()返回最大值的索引。然后我们可以在我们的其他数组/向量/列表/等中访问该索引。多多！

如果您使用的是 pandas，则代码非常相似：

df['4th_column'].values[df['3rd_column'].argmax()]]

.values 确保您实际上提取了所需的索引而不是排序错误的标签（即，如果您的数据框的索引已编号并且您不希望访问它。）

【讨论】：

感谢帮助，只是我的第一列值不同，所以当第一列值为'0'时，我需要找到最大值，当第一列值为' 1'，我需要再次找到最大值，所以对第一列中的所有不同数字进行操作
不知道我的解释是否正确，对不起
你在用熊猫吗？如果你是这样的话，事情会变得更容易：P