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。
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我想执行如下查询: 使用Spring的我应该使用这样的东西: 现在想象一下,我不想检查4列,而是检查10或20列,方法名会很长! 我在这个答案中看到,我可以使用在许多列中搜索相同的文本,但我希望每个列都有不同的文本值。 有什么方法可以缩短find方法并动态添加列(以及相应的值)吗? 谢谢
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我一直在想方设法找出解决这个问题的最好办法。 我有一个包含3列的电子表格。 列是日期(每月明细) 列包括时间(每小时细分) 列包含特定日期该小时内发生的事件计数 我想做的是找出事件发生的最常见时间。所以我并不需要日期,我只是想知道一天中最有可能发生事件的时间,这样我就可以从最好的时间到最坏的时间排序。 因此,我知道我需要以某种方式将与不同日期相匹配的小时数,以及它们的事件总数结合起来,但我不知道如