Python 获取列子集中与条件相关的行的最大值

我有一个如下所示的数据帧：

造假者 -5 -4 -3 -2 -1 0 1. 2. 3. 4. 5. 1. 37 14 17 29 31 34 32 31 21 17 18 2. 12 13 12 16 30 33 37 32 32 15 42 3. 40 16 29 31 36 32 30 19 16 15 12 4. 12 14 12 28 28 30 29 27 16 18 33 5. 12 13 16 17 28 32 33 30 29 17 35

---

您可以使用

布尔索引

和

loc

来过滤

-2

到

2

范围内的列，然后沿

轴=1使用
idxmax
：

c = df.columns.astype(int)
df['MaxVal_Dist'] = df.loc[:, (c >= -2) & (c <= 2)].idxmax(1)

您可以尝试：

[1159]中的
：cols=[i代表df.columns[1:]如果-2这对我想做的事情非常有效！谢谢Shubham。对于所有像我一样迷路的人，如果你的数字有小数，它也会起作用。另外，确保你的第一行是标题！我的不是，所以一开始它不起作用。我遵循这个：这对我想做的事情也非常有效！谢谢Mayank。对所有的人就像我一样，如果你的数字有小数，它也会起作用。另外，请确保你的第一行是标题！我的不是，因此它最初不起作用。我遵循以下步骤：
FakeDist  -5  -4  -3  -2  -1   0   1   2   3   4   5 MaxVal_Dist
1         37  14  17  29  31  34  32  31  21  17  18           0
2         12  13  12  16  30  33  37  32  32  15  42           1
3         40  16  29  31  36  32  30  19  16  15  12          -1
4         12  14  12  28  28  30  29  27  16  18  33           0
5         12  13  16  17  28  32  33  30  29  17  35           1

In [1159]: cols = [i for i in df.columns[1:] if -2 <= int(i) <= 2]

In [1161]: df['MaxVal_Dist'] = df[cols].idxmax(axis=1)

In [1162]: df
Out[1162]: 
   FakeDist  -5  -4  -3  -2  -1   0   1   2   3   4   5 MaxVal_Dist
0         1  37  14  17  29  31  34  32  31  21  17  18           0
1         2  12  13  12  16  30  33  37  32  32  15  42           1
2         3  40  16  29  31  36  32  30  19  16  15  12          -1
3         4  12  14  12  28  28  30  29  27  16  18  33           0
4         5  12  13  16  17  28  32  33  30  29  17  35           1