Pandas 中多列的行列最大值的列计数

Question

例如我有一些数据

df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [-6, -5, -4], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])

我希望输出为{'a': 1, 'b': 0, 'c': 2}

其中一行在“a”列中具有绝对最大值（该行-6的绝对最大值为“a”列的第二行），“b”列中有 0 行具有 absmax，“b”列中有 2 行具有 absmax c'（3 和 9）

Answer 1

PIR具有使用很好的解决方案idxmax中的注释。

df.abs().idxmax(axis=1).value_counts().reindex([*df], fill_value=0).to_dict()
# {'a': 1, 'b': 0, 'c': 2}

作为替代方案，如果将结果转换为Categorical数组，则可以绕过重新索引步骤：

pd.Categorical(df.abs().idxmax(axis=1), categories=[*df]).value_counts().to_dict()
# {'a': 1, 'b': 0, 'c': 2}

没有理由偏爱一个而不是另一个，这只是另一种方式。