各行の最大値を持つ列名を見つけます

私はこのようなデータフレームを持っています：

In [7]:
frame.head()
Out[7]:
Communications and Search   Business    General Lifestyle
0   0.745763    0.050847    0.118644    0.084746
0   0.333333    0.000000    0.583333    0.083333
0   0.617021    0.042553    0.297872    0.042553
0   0.435897    0.000000    0.410256    0.153846
0   0.358974    0.076923    0.410256    0.153846

ここでは、各行の最大値を持つ列名を取得する方法を尋ねたいのですが、望ましい出力は次のようになります。

In [7]:
    frame.head()
    Out[7]:
    Communications and Search   Business    General Lifestyle   Max
    0   0.745763    0.050847    0.118644    0.084746           Communications 
    0   0.333333    0.000000    0.583333    0.083333           Business  
    0   0.617021    0.042553    0.297872    0.042553           Communications 
    0   0.435897    0.000000    0.410256    0.153846           Communications 
    0   0.358974    0.076923    0.410256    0.153846           Business 

idxmaxwith axis=1を使用して、各行で最大値を持つ列を見つけることができます。

>>> df.idxmax(axis=1)
0    Communications
1          Business
2    Communications
3    Communications
4          Business
dtype: object

新しい列「Max」を作成するには、を使用しますdf['Max'] = df.idxmax(axis=1)。

各列で最大値が発生する行インデックスを見つけるには、df.idxmax()（または同等のdf.idxmax(axis=0)）を使用します。

そして、最大値を持つ列の名前を含む列を生成したいが、列のサブセットのみを考慮する場合は、@ ajcrの回答のバリエーションを使用します。

df['Max'] = df[['Communications','Business']].idxmax(axis=1)

あなたはできたapplyデータフレームの上とget argmax()を経由して、各行の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

これapplyは、方法がどの程度遅いかを比較するためのベンチマークidxmax()です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