使用熊猫查找最多两列或更多列

我有一个列的数据帧A，B。我需要创建一个列C，以便为每个记录/行：

C = max(A, B)。

我应该怎么做呢？

您可以这样获得最大值：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [-2, 8, 1]})
>>> df
   A  B
0  1 -2
1  2  8
2  3  1
>>> df[["A", "B"]]
   A  B
0  1 -2
1  2  8
2  3  1
>>> df[["A", "B"]].max(axis=1)
0    1
1    8
2    3

所以：

>>> df["C"] = df[["A", "B"]].max(axis=1)
>>> df
   A  B  C
0  1 -2  1
1  2  8  8
2  3  1  3

如果您知道“ A”和“ B”是唯一的列，那么您甚至可以逃脱

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

.apply(max, axis=1)我猜你也可以使用。

在几乎所有正常情况下，@ DSM的答案都很好。但是，如果您是想比表面层次更深入一点的程序员类型，那么您可能想知道，在基础数组.to_numpy()（.values对于<0.24）上调用numpy函数要快一些，而不是直接调用调用在DataFrame / Series对象上定义的（cythonized）函数。

例如，您可以ndarray.max()沿第一个轴使用。

# Data borrowed from @DSM's post.
df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [-2, 8, 1]})
df
   A  B
0  1 -2
1  2  8
2  3  1

df['C'] = df[['A', 'B']].values.max(1)
# Or, assuming "A" and "B" are the only columns, 
# df['C'] = df.values.max(1) 
df

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

如果您的数据包含NaN，则将需要numpy.nanmax：

df['C'] = np.nanmax(df.values, axis=1)
df

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

您也可以使用numpy.maximum.reduce。numpy.maximum是ufunc（通用函数），每个ufunc都有reduce：

df['C'] = np.maximum.reduce(df['A', 'B']].values, axis=1)
# df['C'] = np.maximum.reduce(df[['A', 'B']], axis=1)
# df['C'] = np.maximum.reduce(df, axis=1)
df

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

np.maximum.reduce并且np.max看起来或多或少是相同的（对于大多数标准尺寸的DataFrame），并且阴影的速度比快DataFrame.max。我认为这种差异大致保持不变，并且是由于内部开销（索引对齐，处理NaN等）引起的。

该图是使用perfplot生成的。基准测试代码，以供参考：

import pandas as pd
import perfplot

np.random.seed(0)
df_ = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 1000))

perfplot.show(
    setup=lambda n: pd.concat([df_] * n, ignore_index=True),
    kernels=[
        lambda df: df.assign(new=df.max(axis=1)),
        lambda df: df.assign(new=df.values.max(1)),
        lambda df: df.assign(new=np.nanmax(df.values, axis=1)),
        lambda df: df.assign(new=np.maximum.reduce(df.values, axis=1)),
    ],
    labels=['df.max', 'np.max', 'np.maximum.reduce', 'np.nanmax'],
    n_range=[2**k for k in range(0, 15)],
    xlabel='N (* len(df))',
    logx=True,
    logy=True)