다음과 같은 DataFrame이 있습니다.
In [7]:
frame.head()
Out[7]:
Communications and Search Business General Lifestyle
0 0.745763 0.050847 0.118644 0.084746
0 0.333333 0.000000 0.583333 0.083333
0 0.617021 0.042553 0.297872 0.042553
0 0.435897 0.000000 0.410256 0.153846
0 0.358974 0.076923 0.410256 0.153846
여기에서 각 행에 대해 최대 값을 가진 열 이름을 얻는 방법을 묻고 싶습니다. 원하는 출력은 다음과 같습니다.
In [7]:
frame.head()
Out[7]:
Communications and Search Business General Lifestyle Max
0 0.745763 0.050847 0.118644 0.084746 Communications
0 0.333333 0.000000 0.583333 0.083333 Business
0 0.617021 0.042553 0.297872 0.042553 Communications
0 0.435897 0.000000 0.410256 0.153846 Communications
0 0.358974 0.076923 0.410256 0.153846 Business
답변
idxmax
with axis=1
를 사용 하여 각 행에서 가장 큰 값을 가진 열을 찾을 수 있습니다 .
>>> df.idxmax(axis=1)
0 Communications
1 Business
2 Communications
3 Communications
4 Business
dtype: object
새 열 ‘Max’를 만들려면 df['Max'] = df.idxmax(axis=1)
.
각 열에서 최대 값이 발생 하는 행 인덱스 를 찾으려면 df.idxmax()
(또는 동등하게 df.idxmax(axis=0)
)를 사용하십시오.
답변
그리고 최대 값을 가진 열 이름이 포함 된 열을 생성하지만 열의 하위 집합 만 고려하는 경우 @ajcr의 답변 변형을 사용합니다.
df['Max'] = df[['Communications','Business']].idxmax(axis=1)
답변
apply
데이터 프레임에서 다음을 argmax()
통해 각 행을 가져올 수 있습니다 .axis=1
In [144]: df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)
Out[144]:
0 Communications
1 Business
2 Communications
3 Communications
4 Business
dtype: object
다음 apply
은 방법이 얼마나 느린 지 비교하는 벤치 마크 idxmax()
입니다.len(df) ~ 20K
In [146]: %timeit df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)
1 loops, best of 3: 479 ms per loop
In [147]: %timeit df.idxmax(axis=1)
10 loops, best of 3: 47.3 ms per loop