Python 根据首选项选择列（DF）

我正在尝试在我的数据框架中创建一个新列，以便根据首选项列表为每个代码获得最佳契约，即：

F, N, J, V, Z, U, M, H, X, Q, K, G 

代码C1 C2 C3 r1nq0 r2f0 r3vzu

所需输出：

代码C1 C2 C3合同 r1nq0n r2f0f R3 V Z U V

我在Excel中成功地做到了这一点，将首选项从12排到1，因此我使用VLOOKUP获得了每个合同的排名，然后得到了最好的一个

我曾想过使用MERGE，但似乎做不好

---

提前感谢。

您可以将字符串转换为数值，然后使用Dataframe.max。我假设您几乎没有对列表进行编码，但可以使用迭代方法：

清理类={C1:{F:15，N:14…}， C2:{F:15，N:14…}， C3:{F:15，N:14…} df.replacecleanup\u目录，就地=真 现在，值被编码为数字。您可以使用max操作 df['Contract']=df.loc[：，['C1'，'C2'，'C3']].maxaxis=1

---

替换。。。在列表的其余部分。数字15是任意的

您可以创建一个从每行构造的新列。你应该把合同转换成一种格式，这样可以加快我从字典里查到的速度

priorities = ['F', 'N', 'J', 'V', 'Z', 'U', 'M', 'H', 'X', 'Q', 'K', 'G' ]
priorities_dict = {
    letter: index 
    for letter, index in enumerate(priorities)
}
df['Contract'] = [
    priorities[
        min(
            priorities_dict[row['C1']], 
            priorities_dict[row['C2']], 
            priorities_dict[row['C3']]
       )
    ]
    for row in df
] 

# Print the DataFrame 
print(df) 

---

谢谢Roim，这就成功了。我唯一做的改变就是把maxaxis=1，让它工作。是的，你是对的。我将为未来的访问者汉克斯·维克托编辑我的帖子，但这对我来说不起作用。这可能是因为如果数据类型不同，我不知道有多少可以告诉你为什么它不起作用。