Python np.where的多个条件

我有以下数据帧：

region  pop_1   pop_1_source    pop_2   pop_2_source    pop_3   pop_3_source
a   99  x1  84  x2  61  x3
b   64  x1  65  x2  16  x3
c   92  x1  26  x2  6   x3  
d   82  x1  60  x2  38  x3
e   45  x1  77  x2  42  x3

我可以通过以下方式计算每个区域的最高值：

df['upper_limit'] = df[['pop_1','pop_2','pop_3']].max(axis=1)

如果我只比较两个总体，我可以计算出最高总体的来源，即：

df['upper_limit_source'] = np.where(df.upper_limit == df['upper_limit'],df.pop_1,df.pop_2)

但是，如果我尝试将其展开以搜索所有三列，它将无法工作。 我已经寻找了一个解决方案，但无法使用np.where（np.logical_）或类似的方法

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我遗漏了一些明显的东西吗？

我发现你的问题有点让人困惑（除其他外，

df.upper\u limit==df['upper\u limit']

总是正确的，你的“source”列都充满了

x1

（除了一个

1x

，看起来像是打字错误）

但是，您似乎想找出三列中哪一列是最大的，然后根据这一点计算一个值。因此，要计算负责的列，您可以使用：

这将为每一行提供0、1或2，具体取决于三列中的哪一列是最大值

现在，例如，如果您想根据索引选择

pop_1_source

、

pop_2_source

、或

pop_3_source

，您可以使用：

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您是对的，是一个复制/粘贴错误，已编辑df以显示正确的源代码。感谢您的回答，工作非常完美！

import numpy as np

idmax = np.argmax(df[['pop_1','pop_2','pop_3']].as_matrix(), axis=1)

np.choose(idmax, df[[`pop_1_source', 'pop_2_source', pop_3_source']].as_matrix().T)