Python将为选定列的行最大值添加列

我想添加一个新列，显示每行的最大值

期望输出：

data = {'name' : ['bill', 'joe', 'steve'],
    'test1' : [85, 75, 85],
    'test2' : [35, 45, 83],
     'test3' : [51, 61, 45]}
frame = pd.DataFrame(data)

有时

 name test1 test2 test3 HighScore
 bill  75    75    85    85
 joe   35    45    83    83 
 steve  51   61    45    61 

工作正常，但大多数情况下会出现以下错误：

ValueError：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）

---

为什么它只在某些时候起作用？有其他方法吗？

如果要确定

df

中多列之间的

max

或

min

值，则使用：

frame['HighScore'] = max(data['test1'], data['test2'], data['test3'])

>>> frame['HighScore'] = frame[['test1','test2','test3']].max(axis=1)
>>> frame
    name  test1  test2  test3  HighScore
0   bill     85     35     51         85
1    joe     75     45     61         75
2  steve     85     83     45         85

---

如果在按default计算max时忽略NA，则此方法效果更好。是否有方法获取列的名称。e、 g.HighScore=85在第一行中，该高分的列名为test1。我不知道（axis=1）的作用是什么？@RanjanR.Lamichhane简而言之，

max（axis=1）

获取行方向的最大值，而

max（axis=0）

获取按列显示的最大值。请看一下，如果我想在新列中写入最大列的名称，该怎么办？有关此特定操作的更快解决方案以及性能比较，请参阅。

>>> frame['HighScore'] = frame[['test1','test2','test3']].max(axis=1)
>>> frame
    name  test1  test2  test3  HighScore
0   bill     85     35     51         85
1    joe     75     45     61         75
2  steve     85     83     45         85

df['Z']=df[['A','B','C']].apply(np.max,axis=1)