pandas 标记学生成绩最好的科目

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本例是一个最为常见的办公统计需求，面对一个包含各个科目成绩的学生成绩表，想知道每个学生哪科成绩最好。pandas 的语法方法都可以指定 axis 参数，让计算按行进行，在这个例子中我们会进行讲解。

数据与需求

有这样的一个学生成绩表：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'id':['x', 'y', 'z'],
    'a':[3,4,2],
    'b':[0,5,7],
    'c':[1,0,1]}
)

df
'''
  id  a  b  c
0  x  3  0  1
1  y  4  5  0
2  z  2  7  1
'''

id 列为学生，a、b、c 列为科目，对应数据为学习成绩，需求希望增加一列，标记该学生哪个成绩最高的科目。

思路

我们可以使用 idxmax() 方法直播按行计算出对应学生的最大成绩的的索引。

代码

我们的最终代码如下：

(
    df.set_index('id')
    .assign(label=lambda x: x.idxmax(1))
)
'''
    a  b  c label
id
x   3  0  1     a
y   4  5  0     b
z   2  7  1     b
'''

这里要讲解一下 idxmax() 在此例中的用法。

知识点

idxmax() 的功能是返回 DataFrame 最大值的标签，默认是沿行方向计算，即每列的最大值的行标签：

df.set_index('id').max()
'''
a    4
b    7
c    1
dtype: int64
'''

df.set_index('id').idxmax()
'''
a    y
b    z
c    x
dtype: object
'''

按当传入 axis=1 会沿列方向进行计算，即每行的最大值的列标签：

df.set_index('id').max(axis=1)
'''
id
x    3
y    5
z    7
dtype: int64
'''

df.set_index('id').idxmax(axis=1)
'''
id
x    a
y    b
z    b
dtype: object
'''

理解这个逻辑，对于我们完成需求很有帮助。

(完)

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