pandas idxmax 返回具有最大值的所有列

Question

我有一個 dataframe，如下所示：

column_1    column_2
2           3
6           4
5           5
.
.
.

我想為上述 dataframe 的每一行返回該行中具有最大值的列的名稱； 例如，對於第一行，我想返回“column_2”，對於第三行，它將返回兩個列名，因為它們都具有相同的值。

我試圖通過使用 Pandas 的 idxmax function 來實現它； 但是這個 function 只返回第一次出現並忽略 rest 的可能性； 就像上面第三行的例子一樣，idxmax 只返回 'column_1' 而不是 ['column_1', 'column_2']。

任何想法如何解決這個問題。 在此先感謝您的幫助。

Answer 1

對於每一行，您可以檢查條目是否等於該行的最大值； 這將形成一個布爾框架。 然后，您可以將其與列名稱進行dot積，以選擇為行提供True列名稱：

is_max = df.eq(df.max(axis=1), axis=0)
result = is_max.dot(df.columns + " ")

其中axis=1 of max表示取每行的最大值， eq axis=0表示對齊參數（即， df.max(axis=1) ）以逐行比較，即廣播），

要得到

>>> is_max

   column_1  column_2
0     False      True
1      True     False
2      True      True

>>> result

0             column_2
1             column_1
2    column_1 column_2

Answer 2

除了 numpy 點外，我們還可以使用 numpy 廣播

mask = df.eq(df.max(axis=1), axis=0)
df['max'] = ((df.columns * mask)[mask]
             .agg(lambda row: list(row.dropna()), axis=1))

print(df)

   column_1  column_2                   max
0         2         3            [column_2]
1         6         4            [column_1]
2         5         5  [column_1, column_2]