Esta reseña fue analizado por expertos así aseguramos la exactitud de nuestro contenido.
Solución:
Puedes usar idxmax con axis=1 para encontrar la columna con el mayor valor en cada fila:
>>> df.idxmax(axis=1)
0 Communications
1 Business
2 Communications
3 Communications
4 Business
dtype: object
Para crear la nueva columna ‘Max’, use df['Max'] = df.idxmax(axis=1).
para encontrar el fila índice en el que se produce el valor máximo en cada columna, utilice df.idxmax() (o equivalente df.idxmax(axis=0)).
Y si desea producir una columna que contenga el nombre de la columna con el valor máximo pero considerando solo un subconjunto de columnas, entonces use una variación de la respuesta de @ajcr:
df['Max'] = df[['Communications','Business']].idxmax(axis=1)
Tú podrías apply en el marco de datos y obtener argmax() de cada fila a través de axis=1
In [144]: df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)
Out[144]:
0 Communications
1 Business
2 Communications
3 Communications
4 Business
dtype: object
Aquí hay un punto de referencia para comparar qué tan lento apply el método es para idxmax() por len(df) ~ 20K
In [146]: %timeit df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)
1 loops, best of 3: 479 ms per loop
In [147]: %timeit df.idxmax(axis=1)
10 loops, best of 3: 47.3 ms per loop
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