Pandas: 각 행의 최대값을 찾는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 각 행에서 최대값을 찾을 수 있습니다.

 df[' max '] = df. max (axis= 1 )

이 특정 구문은 DataFrame의 각 행에 있는 최대값을 포함하는 max 라는 새 열을 생성합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas의 각 행에서 최대값 찾기

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [4, np.nan, 10, 2, 15, np.nan, 7, 22],
                   ' rebounds ': [np.nan, 3, 9, 7, 6, 8, 14, 10],
                   ' assists ': [10, 9, 4, 4, 3, 7, 10, 11]})
    
#view DataFrame
print (df)

   points rebound assists
0 4.0 NaN 10
1 NaN 3.0 9
2 10.0 9.0 4
3 2.0 7.0 4
4 15.0 6.0 3
5 NaN 8.0 7
6 7.0 14.0 10
7 22.0 10.0 11

다음 구문을 사용하여 각 행의 최대값을 포함하는 max 라는 새 열을 만들 수 있습니다.

 #create new column that contains max value of each row
df[' max '] = df. max (axis= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

   points rebounds assists max
0 4.0 NaN 10 10.0
1 NaN 3.0 9 9.0
2 10.0 9.0 4 10.0
3 2.0 7.0 4 7.0
4 15.0 6.0 3 15.0
5 NaN 8.0 7 8.0
6 7.0 14.0 10 14.0
7 22.0 10.0 11 22.0

max 라는 새 열에는 각 행의 최대값이 포함됩니다.

예를 들어 다음을 볼 수 있습니다.

• 첫 번째 줄의 최대값은 10 입니다.
• 두 번째 줄의 최대값은 9 입니다.
• 세 번째 행의 최대값은 10 입니다.

등등.

또한 max() 함수는 각 행의 최대값을 결정할 때 NaN 값을 자동으로 무시합니다.

특정 열에 대해서만 각 행의 최대값을 찾을 수도 있습니다.

예를 들어 다음 구문을 사용하여 각 행의 최대값을 찾고 포인트 및 리바운드 열만 고려할 수 있습니다.

 #add new column that contains max value of each row for points and rebounds columns
df[' max '] = df[[' points ', ' rebounds ']]. max (axis= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

   points rebounds assists max
0 4.0 NaN 10 4.0
1 NaN 3.0 9 3.0
2 10.0 9.0 4 10.0
3 2.0 7.0 4 7.0
4 15.0 6.0 3 15.0
5 NaN 8.0 7 8.0
6 7.0 14.0 10 14.0
7 22.0 10.0 11 22.0

이제 max 라는 열에는 포인트 및 리바운드 열에 대한 각 행의 최대값만 포함됩니다.

참고 : 여기에서 pandas max() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 여러 열에서 최대값을 찾는 방법
Pandas: 특정 열에서 최대값을 가진 행을 반환합니다.
Pandas: inf를 최대 값으로 바꾸는 방법