Mencari Maksimum Berbilang Lajur dalam Pandas DataFrames
Dalam analisis data, mencari nilai maksimum merentas berbilang lajur ialah tugas biasa. Dalam Python, pustaka Pandas menyediakan kaedah yang cekap untuk melaksanakan operasi sedemikian.
Pernyataan Masalah:
Andaikan anda mempunyai DataFrame dengan lajur A dan B, dan anda perlu buat lajur C baharu dengan setiap nilai ialah maksimum nilai yang sepadan dalam lajur A dan B.
Penyelesaian:
Menggunakan Panda, anda boleh mengira maksimum dengan mudah daripada berbilang lajur menggunakan fungsi maks. Langkah berikut menggariskan cara membuat lajur C:
import pandas as pd
Buat DataFrame dengan lajur A dan B. Contohnya:
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [-2, 8, 1]})
Gunakan fungsi maks pada lajur yang anda ingin bandingkan dan tentukan axis=1 untuk mengira maksimum bagi setiap baris:
max_values = df[["A", "B"]].max(axis=1)
Tambahkan nilai maksimum yang dikira sebagai lajur C baharu pada DataFrame:
df["C"] = max_values
DataFrame df yang terhasil kini akan mempunyai tiga lajur: A, B , dan C, dengan lajur C mengandungi maksimum nilai A dan B yang sepadan.
Penyelesaian Ringkas (untuk dua lajur sahaja):
Jika anda hanya mempunyai dua lajur untuk dibandingkan, anda boleh menggunakan versi ringkas penyelesaian di atas:
df["C"] = df.max(axis=1)
Ini mengandaikan bahawa lajur A dan B ialah satu-satunya lajur dalam DataFrame.
Nota Tambahan :
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mencari Nilai Maksimum Merentasi Berbilang Lajur dalam Bingkai Data Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!