Python 比较三列以确定预测

我试图创建一个函数来比较pandas dataframe中的三列（Versicolor、Virginica、Virginica），从而将值设置为第四列

基本上我有两个连续的二进制分类

首先，我需要比较花色和维吉尼亚。如果Versicolor为“1”，则将预测行设置为“Versicolor”。否则，如果Versicolor为0，则检查Virginica是“1”还是“0”。如果Virginica为“1”，则将预测行设置为“Virginica”，否则将预测行设置为“setosa”

Versicolor: [0 0 0 1 0 1 0] 
Virginica:  [1 0 0 0 1 1 1] 
Setosa:     [0 1 1 0 0 0 1]

Predictions: [virginica, setosa, setosa, versicolor, virginica, versicolor, virginica]

我认为需要：

对于新列：

df['new'] = df.idxmax(axis=1)

Numpy解决方案：

df['new'] = df.columns[df.values.argmax(axis=1)]

---

是否需要

df.idxmax（轴=1）

？如果all

0

，会发生什么情况？让我们假设all在这种情况下不可能等于零。#如果我的答案有用，请不要忘记-单击复选标记（

✓），将其从灰显切换为填充。谢谢
df['new'] = df.columns[df.values.argmax(axis=1)]