开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

pandas max value in row & return df with value and column name

pandas是Python中的一个数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据处理工具，适用于处理和分析大型数据集。在pandas中，可以使用max()函数来获取行中的最大值，并通过返回一个包含值和列名的数据框来展示结果。

以下是如何使用pandas来实现在行中找到最大值并返回包含值和列名的数据框的步骤：

导入pandas库：

import pandas as pd

创建一个数据框：假设我们有以下数据框df：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

使用max()函数查找每行的最大值：

max_value = df.max(axis=1)

这将返回一个包含每行最大值的序列。

获取最大值所在的列名：

max_col = df.idxmax(axis=1)

这将返回一个包含每行最大值所在列名的序列。

将最大值和列名合并为一个数据框：

result = pd.DataFrame({'Max_Value': max_value, 'Column_Name': max_col})

这将创建一个包含最大值和列名的新数据框result。

最终的完整代码如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

max_value = df.max(axis=1)
max_col = df.idxmax(axis=1)

result = pd.DataFrame({'Max_Value': max_value, 'Column_Name': max_col})

对于以上问题，推荐使用腾讯云的数据分析与AI服务，具体来说，可以使用腾讯云的"腾讯云人工智能平台"（https://cloud.tencent.com/product/ai）来进行数据分析和人工智能相关的开发。

相关搜索:pandas -多个列到"column name - value“列将火花DF映射为(row_number，column_number，value)格式 column_name/value对的过滤表子集df on value和后续行- pandas 如何创建pandas pivot df aggregating on value Sum cols其中row value等于header - Pandas Pandas: Group dataframe by condition "last value in column defines the group“动态编程--最小距离路径--何时使用return Integer.MAX_VALUE和return 0 不能在"MAX(CASE WHEN value ='first_name‘THEN value END) as 'Förnamn’中使用列标签值 Pandas |λ函数的替代方法=> .loc[row_indexer，col_indexer] = value 子集df，其中value后面跟着一个单独的值- pandas 尝试从df['column_name'].str.split(‘')[ Index ]存储索引在Pandas中抛出索引错误从csv文件创建pandas数据帧，每行包含带有无关信息的` `column:value`形式的信息 Pandas Dataframe:我可以使用df.apply(pd.value_counts)对每一列的返回百分比进行标准化吗？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

MySQL Error Incorrect integer value for column name at row 1″解决方法

在使用typecho的插件时遇到了数据库的错误，通过日志回溯之后发现错误原因是MySQL Error "Incorrect integer value" for column '' at row 1，仔细查了一下...dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/sql-mode.html https://www.devside.net/wamp-server/mysql-error-incorrect-integer-value-for-column-name-at-row

4.5K3 0

Column count doesnt match value count at row 1

Column count doesn’t match value count at row 1 数据库是mysql 向数据库insert数据的时候，一直显示这个错误，在网上查找了许多相关，大致的问题是...| Value | 　　+————————–+——————————————...DEFAULT CHARACTER SET character_name; 修改表字段的默认字符集: ALTER TABLE table_name CHANGE field field field_type...CHARACTER SET character_name [other_attribute] 修改表的默认字符集和所有列的字符集: ALTER TABLE table_name CONVERT TO...CHARACTER SET character_name

3.1K2 0

Mysql报错out of range value for column ‘id‘ at row 1

看到我这张表的自增值auto_increment=4294967523 但id字段设置的值是int类型的明显已经超出了int的范围。

4.3K2 1

皕杰报表（Incorrect integer value: for column id； at row 1）

在把原先数据源用oracle的brt，拿来放到数据源是mysql里面。填报保存时会出现这个错误，提示填报有错误。

3613 0

成功解决：1136 - Column count doesn‘t match value count at row 1

报错信息 Column count doesn't match value count at row 1; Column count doesn't match value count at row...NULL | auto_increment | | hero_title | varchar(32) | YES | MUL | NULL | | | hero_name...count doesn't match value count at row 1 INSERT INTO `LOL` (`id`, `hero_title`, `hero_name`, `price`...) VALUES (null, 'D刀锋之影', '泰隆'); -- 报错：Column count doesn't match value count at row 1 INSERT INTO `LOL...-- 报错：Column count doesn't match value count at row 1 INSERT INTO `LOL` VALUES (null, 'D刀锋之影', '泰隆');

1.8K2 0

Incorrect string value: ... for column course at row 1MySQL插入中文错误：

更改列的编码 alter table emp.department change dept_name dept_name varchar(50) character set utf8; ?

6044 1

MySQL: 1292 - Incorrect datetime value: ‘0000-00-00 00:00:00‘ for column ‘CREATE_TIME‘ at row 1

【实施工程师】MySQL:[Err] 1292 - Incorrect datetime value: ‘0000-00-00 00:00:00‘ for column ‘CREATE_TIME‘ at...row 1 问题：用navicat导入数据时，报错：[Err] 1292 目录【实施工程师】MySQL:[Err] 1292 - Incorrect datetime value: ‘0000-00...-00 00:00:00‘ for column ‘CREATE_TIME‘ at row 1 问题：用navicat导入数据时，报错：[Err] 1292 [Err] 1292原因 [Err] 1292

1.4K2 0

Incorrect string value: xF0x9Fx8CxB8 for column fullname at row 1 报错的详解

java.sql.SQLException: Incorrect string value: '\xF0\x9F\x8C\xB8' for column 'fullname' at row 1 处理办法

2K3 0

自动化测试如何解析excel文件？

: 　　"""获取最大行号""" 　　max_row_num = self.work_sheet.max_row 　　return max_row_num 　　def get_max_column_num...(self): 　　"""获取最大列号""" 　　max_column = self.work_sheet.max_column 　　return max_column 　　def get_cell_value...(self): 　　"""获取表单的最大行号""" 　　max_row_num = self.sheet.nrows 　　return max_row_num 　　def get_max_column...(row, int) and isinstance(column, int): 　　cell_value = self.df.ix[row-2, column-1] # ix的行参数是按照有效数据行，..."""获取某一列数据""" 　　try: 　　if isinstance(col_name, str): 　　col_data = self.df[col_name].values 　　return

8122 0

自动化测试如何解析excel文件？

"" max_row_num = self.work_sheet.max_row return max_row_num def get_max_column_num...__wb[sheet_name].max_row return max_row_num def get_max_column_num(self, sheet_name):...__wb[sheet_name].max_column return max_column def get_cell_value(self, sheet_name, coordinate...= self.df.index.values return row_num_list def get_cell_value(self, row, column):...cell_value = self.df.ix[row-2, column-1] # ix的行参数是按照有效数据行，且从0开始 return cell_value

7131 0

Python Excel最佳实战 -- Pandas

'] return return_list def write_excel_sheet(self, sheet_name, write_value_dict):...columns ") df[column_name] = column_value_list df.to_excel(self.file_name) def...) df.to_excel(self.file_name) def add_row_values(self, sheet_name, row_value_dict, ignore_index...=True): df = pd.read_excel(self.xls, sheet_name) df = df.append(row_value_dict, ignore_index..., new_value): df = pd.read_excel(self.xls, sheet_name) df[column_name].replace(old_value

1K2 0

Pandas之实用手册

column""" del df['column-name'] # note that df.column-name won't work....row of “svd” is applied to a different DataFrame rowdataset['Norm']=svds根据某一列排序"""sort by value in a...column"""df.sort_values('col_name')多种条件的过滤"""filter by multiple conditions in a dataframe df parentheses...element"""df.applymap(lambda x: x+1)第3行+2"""add 2 to row 3 and return the series"""df.apply(lambda x..."""df.ix[df['part'].isin(ids), 'assigned_name'] = "some new value"过滤条件是外部函数"""example of applying a

1851 0

Pandas表格样式设置，超好看！

(row_data, emoji): if emoji == 'max': return pd.Series(['' if item == row_data.max() else...() else '⬜' for item in row_data]) elif emoji == 'min_max': return pd.Series(['' if item...== row_data.min() else '' if item == row_data.max() else '⬜' for item in row_data]) def get_conditional_table_column...tmp[column] = data[column].astype(str) + ' ' + row_data_emoji return tmp def get_conditional_table_row...result_df = pd.concat([data[column_str], result_df], axis=1) return result_df # 按列条件筛选 get_conditional_table_row

5291 0

Pandas常用命令汇总，建议收藏！

'] == 'value')] # 通过标签选择特定的行和列 df.loc[row_labels, column_labels] # 通过整数索引选择特定的行和列 df.iloc[row_indices...df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('old_value', 'new_value') # 删除前/尾空格 df['column_name...'].sum() # 计算列的总和 sum_value = df['column_name'].sum () # 计算列的平均值 mean_value = df['column_name'].mean...() # 计算列的最大值 max_value = df['column_name'].max() # 计算列的最小值 min_value = df[ 'column_name' ].min() #...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name

4681 0

数据存储，一文总结Python读写excel文档（上）

) # 读取指定的某一行单元格数据，比如获取A1的值 cell = ws.cell(row=1, column=1).value print(cell) # 获取最大行数 print(ws.max_row...) # 获取最大列数 print(ws.max_column) # 按列读取所有数据，每一列的单元格放入一个元组中 print(ws.columns) # 直接打印，打印结果是一个可迭代对象，我们可以转换成列表来查看...for j in range(1, ws.max_column+1): value = ws.cell(row=i, column=j).value row_content.append...import pandas as pd df=pd.read_excel('code.xlsx') #默认读取excel的第一个表单sheet1 df2=pd.read_excel('code.xlsx...',sheet_name='028beauty.cn') #通过指定表单方式获取 #默认读取前5行数据 data=df.head() print(data) #获取表格相关信息，行数，列数 height

1.5K2 0

妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

是数据导出数据： df.to_csv(filename) # 导出数据到CSV文件 df.to_excel(filename) # 导出数据到Excel文件 df.to_sql(table_name,...[1], 再访问 Series 里的数据 print one_row.iloc[1] print one_row.loc['A'] 取数（列）： column2 = df['A'] column2 是一个...type( dfsub ) print dfsub ------------------------------------------------- 子集 row x column...方式一： print ' get sub by row X column mode ' dfsub = df.loc['20130102':'20130104', ['A', 'B...return '平' 总结 pandas的操作上千种，但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了，更多的操作可以参考pandas官网。

2.2K3 1

python pandas.DataFrame.loc函数使用详解

单个 row_label 返回的Series df.loc['viper'] Out[17]: max_speed 4 shield 5 Name: viper, dtype: int64...with labels for row and single label for column....df.loc['cobra':'viper', 'max_speed'] Out[25]: cobra 1 viper 4 Name: max_speed, dtype: int64 5、Boolean...2、Set value for an entire row 将某行row的数据全部赋值 df.loc['cobra'] =10 df Out[48]: max_speed shield...0 shield 4 Name: (cobra, mark ii), dtype: int64 4、Single label for row and column.如果传入的是row和column

3.3K2 0

安利几个pandas处理字典和JSON数据的方法

', 'row2']) In [20]: df Out[20: col1 col2 row1 1 0.50 row2 2 0.75 In [21]: df.to_dict...('dict') Out[21]: {'col1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}} In [22]: df.to_dict...': row1 1 row2 2 Name: col1, dtype: int64, 'col2': row1 0.50 row2 0.75 Name: col2, dtype...-> value}, ... , {column -> value}] 'index' : dict like {index -> {column -> value}} 'columns' : dict...like {column -> {index -> value}} 'values' : just the values array 表现效果如下： In [27]: df Out[27]:

3.3K2 0

比较（七）利用python绘制表格

precision=2) # 文本格式 styler.applymap(lambda x: 'text-align: center; font-size: 14px;') return...styler agg_metrics = df.agg(["mean", "max"]) # 增加统计数据 pd.concat([df, agg_metrics]).style.pipe(custom_table...in range(n_rows): plt.bar(index, df.iloc[:, row], bar_width, bottom=y_offset, color=colors[row])...plt.subplot(1, 3, 1) column_definitions = [ColumnDefinition(name='Score',...# 单列渐变色 plt.subplot(3, 2, 5) tab = Table(df, column_definitions=[ColumnDefinition(name="

1751 0

Pandas常用的遍历方法

(): print(f"Index: {index}, Row: {row['name']}, {row['age']}, {row['gender']}") # 遍历每一列 for column..., value in df.iteritems(): print(f"Column: {column}") print(value) apply() 方法 apply() 方法可以应用一个函数到...return x + 1 # 应用函数到 DataFrame df_new = df.apply(add_one) print(df_new) import pandas as pd df...return x + 1 # 应用函数到 DataFrame df_new = df.applymap(add_one) print(df_new) map() 方法 map() 方法可以应用一个函数到...示例如下： for row in df.itertuples(index=False): print(row) import pandas as pd df = pd.DataFrame({'

1.2K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭