Pandas: 여러 열에서 최대값을 찾는 방법

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame의 여러 열에서 최대값을 찾을 수 있습니다.

방법 1: 여러 열의 최대값 찾기

 df[[' col1 ', ' col2 ', ' col3 ']]. max (axis= 1 )

방법 2: 여러 열의 최대값을 포함하는 새 열 추가

 df[' new_col '] = df[[' col1 ', ' col2 ', ' col3 ']]. max (axis= 1 )

다음 예에서는 실제로 다음 pandas DataFrame에서 이러한 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'],
                   ' points ': [28, 17, 19, 14, 23, 26, 5],
                   ' rebounds ': [5, 6, 4, 7, 14, 12, 9],
                   ' assists ': [10, 13, 7, 8, 4, 5, 8]})

#view DataFrame
print (df)

  player points rebound assists
0 to 28 5 10
1 B 17 6 13
2 C 19 4 7
3 D 14 7 8
4 E 23 14 4
5 F 26 12 5
6 G 5 9 8

예 1: 여러 열에서 최대값 찾기

다음 코드는 포인트 및 리바운드 열의 각 행에서 최대값을 찾는 방법을 보여줍니다.

 #find max value across points and rebounds columns
df[[' points ', ' rebounds ']]. max (axis= 1 )

0 28
1 17
2 19
3 14
4 23
5 26
6 9
dtype: int64

결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 첫 번째 행의 포인트 및 리바운드 열의 최대값은 28 이었습니다.
• 두 번째 행의 포인트 및 리바운드 열의 최대값은 17 이었습니다.
• 세 번째 행의 포인트 및 리바운드 열의 최대값은 19 였습니다.

등등.

예 2: 여러 열의 최대값을 포함하는 새 열 추가

다음 코드는 포인트 및 바운스 열의 각 행에 있는 최대값을 포함하는 DataFrame에 새 열을 추가하는 방법을 보여줍니다.

 #add new column that contains max value across points and rebounds columns
df[' max_points_rebs '] = df[[' points ', ' rebounds ']]. max (axis= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

  player points rebounds assists max_points_rebs
0 A 28 5 10 28
1 B 17 6 13 17
2 C 19 4 7 19
3 D 14 7 8 14
4 E 23 14 4 23
5 F 26 12 5 26
6 G 5 9 8 9

이제 max_points_rebs 라는 새 열에는 DataFrame의 각 행에 대한 포인트 및 바운스 열의 최대값이 포함됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: DataFrame 앞으로 열을 이동하는 방법
Pandas:열에 문자열이 포함되어 있는지 확인하는 방법
Pandas: DataFrame에 빈 열을 추가하는 방법