Pandas DataFrames の複数の列の最大値を見つける

データ分析では、複数の列にわたる最大値を見つけるのが一般的なタスクです。 Python では、Pandas ライブラリは、このような操作を実行するための効率的なメソッドを提供します。

問題ステートメント:

列 A と B を持つ DataFrame があるとします。新しい列 C を作成します。ここで、各値は列 A と列の対応する値の最大値になります。 B.

解決策:

Pandas を使用すると、max 関数を使用して複数の列の最大値を簡単に計算できます。次の手順は、列 C:

1. Pandas ライブラリのインポート:

import pandas as pd

2. データフレームの作成:

作成列 A と B を持つ DataFrame。 例:

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

3. 最大値を計算します:

最大値を計算したい列に max 関数を使用します。比較し、axis=1 を指定して各行の最大値を計算します。

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

4. 新しい列の作成:

計算された最大値を新しい列 C としてDataFrame:

df["C"] = max_values

結果の DataFrame df には、A、B、C の 3 つの列が含まれます。列 C には、対応する A と C の最大値が含まれます。 B 値。

単純な解決策 (2 つの列のみの場合):

比較する列が 2 つしかない場合は、上記の解決策の簡略化したバージョンを使用できます:

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

これは、列 A と B が、 DataFrame.

追加メモ:

• apply(max, axis=1) を使用することもできます。関数を使用すると、同じ結果が得られます。
• 比較する列が 3 つ以上ある場合は、max 関数のパラメータ リストでそれらを指定できます。