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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？

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) # 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

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