Ermitteln des Maximums mehrerer Spalten in Pandas DataFrames

Bei der Datenanalyse ist das Ermitteln des Maximalwerts über mehrere Spalten hinweg eine häufige Aufgabe. In Python bietet die Pandas-Bibliothek effiziente Methoden zum Ausführen solcher Operationen.

Problemstellung:

Angenommen, Sie haben einen DataFrame mit den Spalten A und B und müssen dies tun Erstellen Sie eine neue Spalte C, in der jeder Wert das Maximum der entsprechenden Werte in den Spalten A und ist B.

Lösung:

Mit Pandas können Sie mithilfe der Max-Funktion ganz einfach das Maximum mehrerer Spalten berechnen. Die folgenden Schritte beschreiben, wie Spalte C erstellt wird:

1. Pandas-Bibliothek importieren:

import pandas as pd

2. Erstellen Sie den DataFrame:

Erstellen Sie einen DataFrame mit den Spalten A und B. Zum Beispiel:

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

3. Berechnen Sie das Maximum:

Verwenden Sie die Max-Funktion für die Spalten, die Sie vergleichen möchten. und geben Sie axis=1 an, um das Maximum für jede Zeile zu berechnen:

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

4. Erstellen Sie die neue Spalte:

Fügen Sie die berechneten Maximalwerte als neue Spalte C hinzu DataFrame:

df["C"] = max_values

Der resultierende DataFrame df hat jetzt drei Spalten: A, B und C, wobei Spalte C das Maximum der entsprechenden A und enthält B-Werte.

Vereinfachte Lösung (für nur zwei Spalten):

Wenn Sie nur zwei Spalten zum Vergleich haben, können Sie Sie können eine vereinfachte Version der obigen Lösung verwenden:

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

Dies setzt voraus, dass die Spalten A und B die einzigen Spalten im sind DataFrame.

Zusätzliche Hinweise:

• Sie können auch die Funktion apply(max, axis=1) verwenden um das gleiche Ergebnis zu erzielen.
• Wenn Sie mehr als zwei Spalten vergleichen möchten, können Sie diese in der Parameterliste der Max-Funktion angeben.