dataframe比较每一列每一行数据大小，选出最大值成为新的一列

好的，针对你的问题，可以使用 Pandas 中的 `max()` 函数来选出每一列的最大值，并使用 `axis=0` 参数指定计算方向为列。然后，使用 `max()` 函数找出每一行的最大值，并使用 `axis=1` 参数指定计算方向为行。最后，将每一行的最大值作为一列添加到 DataFrame 中。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 每一列的最大值
max_col = df.max(axis=0)

# 每一行的最大值
max_row = df.max(axis=1)

# 将每一行的最大值作为一列添加到 DataFrame 中
df['max_row'] = max_row

print(df)

输出：

   A  B  C  max_row
0  1  4  7        7
1  2  5  8        8
2  3  6  9        9

在这个例子中，我们创建了一个包含 3 列的 DataFrame，然后使用 `max()` 函数分别找出每一列和每一行的最大值，并将每一行的最大值添加到 DataFrame 中作为新的一列。

相关问题

dataframe对每一列数据进行统计

可以使用 Pandas 库中的 `describe()` 方法对 DataFrame 中每一列的数据进行统计。该方法会输出每一列数据的计数、均值、标准差、最小值、25%、50%、75% 和最大值等统计信息。示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 对每一列数据进行统计
print(df.describe())

输出结果为：

         A    B    C
count  3.0  3.0  3.0
mean   2.0  5.0  8.0
std    1.0  1.0  1.0
min    1.0  4.0  7.0
25%    1.5  4.5  7.5
50%    2.0  5.0  8.0
75%    2.5  5.5  8.5
max    3.0  6.0  9.0

dataframe查看每一列的数据类型

可以使用 pandas 库中的 `dtypes` 属性来查看 DataFrame 的每一列的数据类型。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "col1": [1, 2, 3],
    "col2": ["a", "b", "c"],
    "col3": [1.1, 2.2, 3.3]
})

# 查看每一列的数据类型
print(df.dtypes)

输出结果如下：

col1      int64
col2     object
col3    float64
dtype: object

可以看到，DataFrame 中的第一列是整数类型（`int64`），第二列是字符串类型（`object`），第三列是浮点数类型（`float64`）。