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})

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