Python 从具有相似名称的列中提取最大值

我想问一下如何在以下列中选择每行的最高值

 ID   mean_idx269   mean_idx270 mean_idx271 mean_idx272 mean_idx273 mean_idx274 mean_idx275 ... 

 1      37          42          44           40          42          35         46      
 2      50          41          23           64          21          64         21
 3      12          42          55           10          22          12         22

我的预期产出是：

 ID   mean_idx269   mean_idx270 mean_idx271 mean_idx272 mean_idx273 mean_idx274 mean_idx275 ... max

 1      37          42          44           40          42          35         46           46   
 2      50          41          23           64          21          64         21           64
 3      12          42          55           10          22          12         22           55

dataframe中还有其他列，以不同的方式命名，但我需要从那些以mean_idx开头/包含mean_idx的列中提取最大值

结果应该是一个包含ID列和包含mean_idx的列的数据帧

我不知道在这种情况下是否可以使用max函数，因为我需要通过每个ID的更多列进行选择

使用列表理解来获得所需的包含匹配单词的列 创建仅包含所需列的单独数据框 将“ID”列添加到前面，因为它与列表不匹配。 使用该方法并为行指定axis=1。 df_subset[mean_cols].maxaxis=1，而不仅仅是df_subset.maxaxis=1，否则ID也将用于确定max。 作为pd进口熊猫 数据={'ID'：[1,2,3]， “平均值”：[37,50,12]， “平均值”：[42,41,42]， “mean_idx271”：[44,23,55]， “平均值”：[40,64,10]， “平均值”：[42,21,22]， “平均值”：[35,64,12]， “mean_idx275”：[46,21,22]， ‘test_idx333’：[1,3,4]} df=pd.DataFramedata 获取具有所需模式的列 mean_cols=[如果col中的'mean_idx'为df列中的col，则为col] 使用所需列创建dataframe的子集 df_subset=df['ID']+平均值].复制 获取特定列的最大值 df_子集['max_row']=df_子集[平均值].maxaxis=1 displaydf_子集 ID平均值？idx269平均值？idx270平均值？idx271平均值？idx272平均值？idx273平均值？idx274平均值？idx275最大值？行 0 1 37 42 44 40 42 35 46 46 1 2 50 41 23 64 21 64 21 64 2 3 12 42 55 10 22 12 22 55 用于仅选择与图案匹配的列：

df['max'] = df.filter(like='mean_idx').max(axis=1)

输出：

   ID  mean_idx269  mean_idx270  mean_idx271  mean_idx272  mean_idx273  mean_idx274  mean_idx275  max
0   1           37           42           44           40           42           35           46   46
1   2           50           41           23           64           21           64           21   64
2   3           12           42           55           10           22           12           22   55

可以使用df.appenddf[list_with_filtered_colnames].maxaxis=1，axis=1有关如何筛选列的信息，请参见此