কলামের নামটি সন্ধান করুন যার প্রতিটি সারির সর্বাধিক মান রয়েছে

Question

আমার এই জাতীয় ডেটা ফ্রেম রয়েছে:

In [7]:
frame.head()
Out[7]:
Communications and Search   Business    General Lifestyle
0   0.745763    0.050847    0.118644    0.084746
0   0.333333    0.000000    0.583333    0.083333
0   0.617021    0.042553    0.297872    0.042553
0   0.435897    0.000000    0.410256    0.153846
0   0.358974    0.076923    0.410256    0.153846

এখানে, আমি জানতে চাই যে কলামের নাম কীভাবে পাবেন যা প্রতিটি সারির সর্বাধিক মান রয়েছে, কাঙ্ক্ষিত আউটপুটটি এই জাতীয়:

In [7]:
    frame.head()
    Out[7]:
    Communications and Search   Business    General Lifestyle   Max
    0   0.745763    0.050847    0.118644    0.084746           Communications 
    0   0.333333    0.000000    0.583333    0.083333           Business  
    0   0.617021    0.042553    0.297872    0.042553           Communications 
    0   0.435897    0.000000    0.410256    0.153846           Communications 
    0   0.358974    0.076923    0.410256    0.153846           Business 

Answer 1

আপনি ব্যবহার করতে পারেন idxmaxসঙ্গে axis=1প্রতিটি সারির সর্বাধিক মান কলাম দেখুন:

>>> df.idxmax(axis=1)
0    Communications
1          Business
2    Communications
3    Communications
4          Business
dtype: object

নতুন কলাম 'সর্বোচ্চ' তৈরি করতে, ব্যবহার করুন df['Max'] = df.idxmax(axis=1)।

প্রতিটি কলামে সর্বাধিক মানটি দেখা যায় সে সারি সূচকটি খুঁজতে , df.idxmax()(বা সমতুল্য df.idxmax(axis=0)) ব্যবহার করুন ।

Comments

@ সুশান্তকুলকার্নি আপনি কীভাবে শীর্ষ -1 এর পরিবর্তে শীর্ষ -3 সম্ভাবনা অর্জন করবেন?

— স্টেরজিওস

# সমস্ত অ্যাকাউন্টগুলির জন্য গণনা সম্ভাবনাগুলি = lr.predict_proba (tfidf) এমএলআর_ই_পি = পিডি.ডাটা ফ্রেম (প্রোবা, কলামগুলি = এনপি.উনিক (y), সূচক = df.Key.tolist ())

— সুশান্ত

Answer 2

এবং যদি আপনি সর্বাধিক মান সহ কলামের নাম সম্বলিত একটি কলাম তৈরি করতে চান তবে কেবলমাত্র কলামগুলির একটি উপসেট বিবেচনা করে থাকেন তবে আপনি @ আজকারের উত্তরের একটি প্রকরণ ব্যবহার করতে পারেন:

df['Max'] = df[['Communications','Business']].idxmax(axis=1)

Comments

আপনি যদি একটি উপসেট ছাড়া সব কলাম বাদ দেওয়ার বিষয়ে যদিdf['Max'] = df[df.columns.difference(['Foo','Bar'])].idxmax(axis=1)

— floatingpurr

Answer 3

আপনি applyডেটাফ্রেমে এবং argmax()প্রতিটি সারি মাধ্যমে পেতে পারেনaxis=1

In [144]: df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)
Out[144]:
0    Communications
1          Business
2    Communications
3    Communications
4          Business
dtype: object

---

ধীর applyপদ্ধতিটি কীভাবে করা যায় তার তুলনা করার idxmax()জন্য এখানে একটি মানদণ্ডlen(df) ~ 20K

In [146]: %timeit df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)
1 loops, best of 3: 479 ms per loop

In [147]: %timeit df.idxmax(axis=1)
10 loops, best of 3: 47.3 ms per loop