Python 如何找出最大值在大熊猫中出现的次数？

我想知道如何解决熊猫的以下问题：

我有一个数据框，其中有许多行具有不同的值，我想了解每行出现最高值的频率。我使用了df2['MAX_Value']=df2.MAX（axis=1）来获得每行的最高值

这是我的数据帧的一个示例：

Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Col6 MAX_Value 
0      5   6    6    6    3     6

谢谢大家!

与“按行计算”和“按行计算总和”一起使用：

max_val = df2.max(axis=1)
count_max = df2.eq(max_val, axis=0).sum(axis=1)

为了提高性能，可以使用

numpy

：

arr = df2.values
max_val = arr.max(axis=1)
count_max = (arr == max_val[:, None]).sum(axis=1)

---

详细信息：

print (df2.eq(max_val, axis=0))
    Col1   Col2  Col3  Col4  Col5   Col6
0  False  False  True  True  True  False

---

如果我理解你的任务是正确的：

因为您已经有了列MAX_值，所以可以执行以下操作：

df2.MAX_value.value_counts()

---

让我知道这是否是您要找的！：）

您也可以使用一个简单的groupby：

df2.groupby('MAX_Value').Col1.count()

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预期产量是多少？新列由

3

填写？或者是带有

1

的系列，因为

MAX\u value

中只有一个值

6

？是的，这是预期的输出，我没有得到每行出现最高值的次数（3）！！：-）好的，所以需要

df2.MAX\u value.value\u counts（）

？不，我用了你的第一个建议df=df2.assign（MAX\u value=MAX\u val，No=count\u MAX）print（df）-效果很好！好吧，我有点困惑。如果我的答案有帮助，别忘了——点击答案旁边的复选标记，将其从灰色变为填充。谢谢

df2.groupby('MAX_Value').Col1.count()