熊猫（蟒蛇）：最大的列在新列

Question

定义新的价值我有一个约50列的DF：

Product ID | Cat1 | Cat2 |Cat3 | ... other columns ... 
8937456  0  5  10 
8497534  25  3  0 
8754392  4  15 7 

猫意味着产品的数量众多怎么掉进一个类别。现在我想添加一个表示产品大多数类别的“类别”列（忽略其他列并仅考虑Cat列）。

df_goal：

Product ID | Cat1 | Cat2 |Cat3 | Category | ... other columns ... 
8937456  0  5  10  3 
8497534  25  3  0  1 
8754392  4  15 7  2 

我想我需要使用max和应用或地图？

我发现了那些在stackoverflow，但他们不解决类别分配。在Excel中，我将Cat 1中的列重命名为1并使用索引（match（max））。

Python Pandas max value of selected columns

How should I take the max of 2 columns in a dataframe and make it another column?

Assign new value in DataFrame column based on group max

Answer 1

这里有一个NumPy的方式与numpy.argmax -

df['Category'] = df.values[:,1:].argmax(1)+1 

要限制选择那些列，使用这些列标题/名专门然后使用idxmax并最终替换字符串Cat用`空字符串，像这样 -

df['Category'] = df[['Cat1','Cat2','Cat3']].idxmax(1).str.replace('Cat','') 

numpy.argmax或panda's idxmax基本上得到我们最大元素的ID沿轴线。

如果我们知道了Cat列的列名在1st柱和结束开始在4th一个，我们可以片数据框：中df.iloc[:,1:4]代替df[['Cat1','Cat2','Cat3']]。