Python 从列A中获取列名，然后将该列的值保存到新的列C中

我有一个熊猫数据框，看起来是这样的：（它基于图像分析，使用3种不同的算法及其置信度来猜测图像是什么）

最终的目标是找到最好的预测（置信度最高的预测）：即第一排的狗和第二排的书

我已使用以下代码查找最大置信度和具有最大置信度的列的名称：

df['max_conf'] = df[['p1_conf', 'p2_conf', 'p3_conf']].max(axis=1)
df['max_col'] = df[['p1_conf', 'p2_conf', 'p3_conf']].idxmax(axis=1)
df['pred_algorithm'] = df['max_col'].apply(lambda x: x.split('_')[0])

现在，我的数据帧如下所示：

p1    p1_conf   p2    p2_conf   p3       p3_conf   max_conf   pred_algorithm
dog   0.45      cat   0.32      book     0.05      0.45       p1
dog   0.01      book  0.9       table    0.5       0.9        p2
...

现在，我需要使用pred_算法列为每一行找到最佳预测

我试过这个：

df['best_prediction'] = df[df['pred_algorithm']]

我得到以下错误：

ValueError: Wrong number of items passed 1691, placement implies 1

---

如何创建此新列？

可以使用以下列值从列中选择值：

结果数据帧：

p1  p1_conf p2   p2_conf p3   p3_conf max_conf pred_algorithm best_prediction
0   dog     0.45 cat     0.32 book    0.05     0.45 p1        dog
1   dog     0.01 book    0.90 table   0.50     0.90 p2        book

df['best_prediction'] = df.lookup(df.index, df['pred_algorithm'])

p1  p1_conf p2   p2_conf p3   p3_conf max_conf pred_algorithm best_prediction
0   dog     0.45 cat     0.32 book    0.05     0.45 p1        dog
1   dog     0.01 book    0.90 table   0.50     0.90 p2        book