Pandas の複数の列にわたる最大値の検索

Pandas DataFrame の複数の列にわたる最大値を決定するには、さまざまなアプローチを使用できます。 。これを実現する方法は次のとおりです。

指定された列で max() 関数を使用する

この方法では、目的の列を明示的に選択し、max() 関数を適用します。

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

これにより、列 A と B の最大値を含む新しい列が作成されます。

すべての列で max() 関数を使用する

DataFrame に最大値を見つけたい列のみが含まれていることが確実な場合は、次の簡略化された構文を使用できます。

df.max(axis=1)

これにより、すべての列が自動的に考慮され、最大値を含む列が出力されます。

apply() 関数の使用

代わりに、apply() 関数と max 関数を併用することもできます:

df.apply(max, axis=1)

これは次のようになります。各行の最大値を含む列も作成します。

例:

これらのアプローチを例で説明します:

import pandas as pd

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

# Using max() with specified columns
df["C"] = df[["A", "B"]].max(axis=1)

# Using max() with all columns
df["D"] = df.max(axis=1)

# Using apply()
df["E"] = df.apply(max, axis=1)

print(df)

出力:

   A  B  C  D  E
0  1 -2  1  1  1
1  2  8  8  8  8
2  3  1  3  3  3