Python 从pandas.max（）中的多个对象获取最大值

我有这样一个数据集：

ID   column_1  column_2 column_3 column 4
AAA   0.1        0.6      0.1     0.2
AAA   0.2        0.2      0.2     0.1
BBB   0.5        0.5      0.1     0.1
BBB   0.1        0.3      0.1     0.2

但它给了我一个错误：

SyntaxError: invalid character in identifier

预期输出可描述为以下示例： 对于第一行-输出=（0.1-0.6）/max（0.1,5*0.1,0.01*abs（0.2））=-0.5/0.5=-1 有人能给我一些提示吗？提前感谢。

解决方案是通过加入它们，然后每行使用

max

：

s = pd.concat([df['column_3'], 
               5 * df['column_1'], 
               0.01 * abs(df['column_4'])], axis=1).max(axis=1)
output = (df['column_1'] - df['column_2']) / s
print (output)
0   -1.0
1    0.0
2    0.0
3   -0.4
dtype: float64

解决方案是通过连接它们，然后每行使用

max

：

s = pd.concat([df['column_3'], 
               5 * df['column_1'], 
               0.01 * abs(df['column_4'])], axis=1).max(axis=1)
output = (df['column_1'] - df['column_2']) / s
print (output)
0   -1.0
1    0.0
2    0.0
3   -0.4
dtype: float64

---

你的负号不是真正的负号

（df['column\u 1']–df['column\u 2']）

。你用em破折号代替en破折号。

你的负号实际上不是负号

（df['column\u 1']–df['column\u 2']）

。你用em破折号代替en破折号。

谢谢，但是你知道我的代码有什么问题吗？你的输出不正确，第一行的输出应该是-1，而不是0.5你在比较最大值时忽略了'df['column_3']，在pandasIt works中有什么方法可以使用吗？结果是关于“-”的输入错误，你是对的，谢谢你的回答@Cecilia-然后将

df['column_3']

更改为

pd.Series（1，index=df.index）

谢谢，但是您知道我的代码有什么问题吗？您的输出不正确，第一行的输出应该是-1，而不是0.5您在比较最大值时忽略了'df['column_3']，有什么方法可以在pandasIt works中使用吗，原来有一个关于“-”的拼写错误，你是对的，谢谢你的回答@塞西莉亚-然后将

df['column_3']

更改为

pd.Series（1，index=df.index）