Python用pandas提取Excel表中每行数据中最大值的重复个数并存入新的一列

可以使用 pandas 库中的 `apply()` 函数和 `value_counts()` 函数来统计 Excel 表中每行数据中最大值的重复个数，并将结果存入新的一列。具体操作如下：

假设有一个 Excel 表格，其中一列名为 `A`，需要统计每行中最大值的重复个数，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('test.xlsx')

# 定义一个函数用于统计每行数据中最大值的重复个数
def count_max(row):
    max_value = max(row)  # 获取每行中的最大值
    return pd.Series(row).value_counts().get(max_value, 0)

# 使用 apply() 函数将该函数应用到每一行数据上
df['count_of_max'] = df.apply(count_max, axis=1)

# 输出结果
print(df)

其中，`count_max()` 函数用于统计每行数据中最大值的重复个数。首先使用 `max()` 函数获取每行中的最大值，然后使用 `pd.Series()` 将每行数据转换为一维的 Series 对象，再使用 `value_counts()` 函数进行统计，最后使用 `get()` 函数获取最大值的重复个数。`apply()` 函数将该函数应用到每一行数据上，并且使用 `axis=1` 参数表示对每一行数据进行操作。最后，将统计结果存储在新的一列中，列名为 `count_of_max`。

输出的结果为一个新的 DataFrame，其中包含每行数据以及每行中最大值的重复个数。