我正在處理的資料集樣本：
import pandas as pd
# List of Tuples
matrix = [(1, 0.3, 0, 0.7, 30, 0, 50),
(2, 0.4, 0.4, 0.3, 20, 50, 30),
(3, 0.5, 0.2, 0.3, 30, 20, 30),
(4, 0.7, 0, 0.3, 100, 0, 40),
(5, 0.2, 0.4, 0.4, 50, 30, 80)
]
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(matrix, columns=["id", "terror", "drama", "action", "val_terror", "val_drama", "val_action"])
我的目標是為每個客戶創建一個參考型別的最高價值的列（首先只考慮前三列）。例如，在第一行中，行動的價值獲勝。
但在第二排，我們打成平手。在 df.max(axis=1) 函式之后，我們將得到它觀察到的第一個值作為最大值（這將是為了恐怖）。在出現平局的情況下，我希望接收具有最高價值的型別，例如，在第二行中它將是 val_drama。就像是：
我想過將資料幀分成具有相等值的 id，并在兩個資料幀上應用 max(axis=1)，然后加入。但我沒有成功完成這項任務。
uj5u.com熱心網友回復：
使用numpy.where.
在前兩行中，我創建了兩個子集以便于參考。然后我使用 numpy.where 檢查最大行數是否出現多次。如果是，我檢查其他三列。
import numpy as np
ss1 = df[["terror", "drama", "action"]]
ss2 = df[["val_terror", "val_drama", "val_action"]]
df["largest_score"] = np.where(ss1.eq(ss1.max(axis=1), axis=0).sum(axis=1) > 1,
ss2.idxmax(axis=1).str.replace("val_", ""),
ss1.idxmax(axis=1))
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標籤：Python熊猫数据框