Pandas DataFrame の複数の列にわたる最大値を見つける方法

Pandas DataFrames の複数の列の最大値を見つける

データ分析では、複数の列にわたる最大値を見つけるのが一般的なタスクです。 Python では、Pandas ライブラリは、このような操作を実行するための効率的なメソッドを提供します。

問題ステートメント:

列 A と B を持つ DataFrame があるとします。新しい列 C を作成します。ここで、各値は列 A と列 B の対応する値の最大値になります。

解決策:

Pandas を使用すると、最大値を簡単に計算できます。 max 関数を使用して複数の列を分割します。次の手順は、列 C の作成方法の概要です。

1. Pandas ライブラリをインポートします。

import pandas as pd

2. DataFrame:

列 A と B を持つ DataFrame を作成します。例:

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [-2, 8, 1]})

3. 最大値を計算します:

比較する列で max 関数を使用し、axis=1 を指定して各行の最大値を計算します。

max_values = df[["A", "B"]].max(axis=1)

4. 新規作成列:

計算された最大値を新しい列 C として DataFrame に追加します:

df["C"] = max_values

結果の DataFrame df には 3 つの列が含まれます: A、B 、および C。列 C には、対応する A 値と B 値の最大値が含まれます。

単純な解決策 (2 つの列のみの場合):

2 つしかない場合

df["C"] = df.max(axis=1)

これは、列 A と B が DataFrame 内の唯一の列であることを前提としています。

追加の注意事項:

• apply(max, axis=1) 関数を使用して同じ結果を達成することもできます。
• 比較する列が 3 つ以上ある場合は、 max 関数のパラメータ リストで指定できます。

以上がPandas DataFrame の複数の列にわたる最大値を見つける方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。