返回与R中的最大值相对应的列标题

Question

我有一个数据帧，看起来像这样：

case    inc_date    is1     is5     is10    im1     im5     im10
686     6/8/1972    0.141   0.300   0.149   0.134   0.135   0.142
950     6/1/1945    0.160   0.345   0.172   0.088   0.096   0.138
1005    10/16/1945  0.164   0.261   0.151   0.131   0.261   0.133
1005    11/12/1947  0.146   0.310   0.182   0.112   0.129   0.121
1180    10/9/1945   0.159   0.278   0.134   0.141   0.138   0.150

我想找出每行的最大值，并返回值最大的列名。例如，对于上面的数据帧，它将返回：

^{pr2}$

Answer 1

您可以尝试以下方法：

In [96]: cols = df.columns[df.columns.str.contains('^i[sm]')]

In [97]: cols
Out[97]: Index(['is1', 'is5', 'is10', 'im1', 'im5', 'im10'], dtype='object')

In [98]: mask = df[cols].eq(df[cols].max(1), axis=0)

In [99]: mask
Out[99]:
     is1   is5   is10    im1    im5   im10
0  False  True  False  False  False  False
1  False  True  False  False  False  False
2  False  True  False  False   True  False
3  False  True  False  False  False  False
4  False  True  False  False  False  False

In [104]: df[['case']].join(mask.apply(lambda r: ', '.join(cols[r]), axis=1).to_frame('idx'))
Out[104]:
   case       idx
0   686       is5
1   950       is5
2  1005  is5, im5
3  1005       is5
4  1180       is5

Answer 2

可以将idxmax与axis=1一起使用，以查找每行上具有最大值的列：

1 is5
2 is5
3 is5
4 is5
5 is5

要创建新列“Max”，请使用df['Max'] = df.idxmax(axis=1)。在

要查找每列中出现最大值的行索引，请使用df.idxmax()（或等效的df.idxmax(axis=0)）。在

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对于第二高，您可以使用 df.apply(lambda x: df.index[x.argsort()[::-1][1]], axis=1)