Bagaimana untuk mencari nilai maksimum dalam setiap baris Pandas DataFrame dan menambah label lajur yang sepadan sebagai lajur baharu?

Cari nilai maksimum dalam setiap baris dan buat lajur baharu dengan label lajur yang sepadan

Anda boleh menggunakan panda untuk mencipta DataFrame dan cari nilai maksimum bagi setiap baris. Untuk melakukan ini, gunakan fungsi idxmax() bersama-sama dengan paksi parameter=1, yang menentukan bahawa maksimum harus ditemui merentas lajur untuk setiap baris. Hasilnya ialah Siri yang mengandungi label lajur bagi nilai maksimum.

Untuk membuat lajur baharu dengan label ini, anda boleh menetapkan hasilnya pada lajur dalam DataFrame. Contohnya:

import pandas as pd

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Communications and Search': [0.745763, 0.333333, 0.617021, 0.435897, 0.358974],
                   'Business': [0.050847, 0.000000, 0.042553, 0.000000, 0.076923],
                   'General': [0.118644, 0.583333, 0.297872, 0.410256, 0.410256],
                   'Lifestyle': [0.084746, 0.083333, 0.042553, 0.153846, 0.153846]})

# Find the column label of the maximum value for each row
max_labels = df.idxmax(axis=1)

# Create a new column with the maximum values
df['Max'] = max_labels

# Print the resulting DataFrame
print(df)

Output:

   Communications and Search  Business   General  Lifestyle  Max
0                   0.745763  0.050847  0.118644  0.084746  Communications
1                   0.333333  0.000000  0.583333  0.083333     Business
2                   0.617021  0.042553  0.297872  0.042553  Communications
3                   0.435897  0.000000  0.410256  0.153846  Communications
4                   0.358974  0.076923  0.410256  0.153846     Business

Ini akan menambah lajur baharu yang dipanggil 'Maks' pada DataFrame, yang mengandungi label lajur bagi nilai maksimum untuk setiap baris.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mencari nilai maksimum dalam setiap baris Pandas DataFrame dan menambah label lajur yang sepadan sebagai lajur baharu?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!