dataframe多列逐列比较大小

可以使用DataFrame的apply函数和numpy的vectorize函数来实现逐列比较大小，具体实现方法可以参考以下代码：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [2, 3, 1, 0], 'C': [0, -1, 2, 1]})

def compare_columns(col):
    return np.all(col == col.max())

result = df.apply(compare_columns)

print(result)

这段代码会逐列比较大小，返回一个布尔类型的Series，True表示该列的值都最大，False表示有值不是最大的。

相关问题

dataframe多列列逐行比较大小

对于这个问题，我可以帮您做两种处理方式：

一种是使用apply函数，比较每行的大小，返回每行最大值或者最小值组成的Series或DataFrame。

另一种是使用numpy库中的函数，比如numpy.maximum或numpy.minimum，对每行数据进行比较，返回每行最大值或者最小值组成的数组。

不过如果您需要更具体的代码实现和例子，我需要更多的上下文和细节信息。

去除dataframe多列

要去除DataFrame中的多列，可以使用drop()方法来实现。drop()方法可以按照指定的列名或索引号来删除列。

例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含三列：'A', 'B', 'C'，我们想要删除列'B'和列'C'，可以使用以下代码：

df.drop(['B', 'C'], axis=1, inplace=True)

在这个例子中，使用drop()方法删除了列'B'和列'C'，参数'axis=1'表示按列删除。设置'inplace=True'表示直接在原DataFrame上进行修改，如果不设置这个参数，默认会返回一个新的DataFrame，不改变原有的DataFrame。

除了使用列名来删除列，也可以使用列的索引号来删除列。

例如，如果我们想要删除第二列和第三列，可以使用以下代码：

df.drop(df.columns[[1, 2]], axis=1, inplace=True)

在这个例子中，使用drop()方法的参数改为了df.columns[[1, 2]]，表示删除第二列和第三列（索引号从0开始计算）。

总结来说，要去除DataFrame中的多列，可以使用drop()方法，并设置参数'axis=1'，同时指定要删除的列名或索引号。