Python 如何从动态列数中查找最大值

我有两个数据帧： A:20*15数字矩阵 B:20*1数字列表（从1-15）

我想找到表A中每一行的最大数量，但是只查看表B中的列

下面是一个简化的例子

谢谢

+-----------------+
|       A:        |
+-----------------+
| 7  3  5  4      |
| 8  1  2  5      |
| 2  3  7  2      |
| 4  1  3  6      |


+-----------------+
|       B:        |
+-----------------+
| 2               |
| 4               |
| 1               |
| 2               |

---

其中

+

最大值

您希望在每行的第一列

n

中找到最大值，其中

n

来自第二个数据帧。因此，屏蔽不重要的单元格，然后默认情况下，将最大值作为

max

忽略

NaN

import numpy as np

m = np.arange(dfa.shape[1]) < dfb[0][:, None]  # Thanks rafaelc
dfa.where(m).max(1)

#0    7.0
#1    8.0
#2    2.0
#3    4.0
#dtype: float64

---

使用

pd.DataFrame.where

和

np.one

m = np.ones(dfa.shape).cumsum(1)
dfa.where(m <= dfb.to_numpy()).max(1)

---

---

pandas

解决方案

S=A.stack()
S[B.reindex(S.index.get_level_values(0)).values>=S.index.get_level_values(1)].max(level=0)
Out[276]: 
0    7
1    8
2    2
3    4
dtype: int64

---

一个简单的代码示例会很好，也可以表明您已经投入了一些精力来发现解决方案。至少对我来说，你们的模型示例对理解这个问题也没有多大帮助。我不清楚这个问题

m = np.ones(dfa.shape).cumsum(1)
dfa.where(m <= dfb.to_numpy()).max(1)

m = np.broadcast_to(np.arange(len(dfa)) + 1, dfa.shape)

0    7.0
1    8.0
2    2.0
3    4.0
dtype: float64

S=A.stack()
S[B.reindex(S.index.get_level_values(0)).values>=S.index.get_level_values(1)].max(level=0)
Out[276]: 
0    7
1    8
2    2
3    4
dtype: int64