pandas函数max统计每行的最大值的数量

可以通过使用`axis=1`参数来指定对每行进行操作，然后再使用`value_counts()`函数来统计每个最大值的数量，示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 统计每行的最大值数量
max_count = (df.max(axis=1)).value_counts()

print(max_count)

输出结果为：

9    1
6    1
3    1
dtype: int64

其中，9是一行的最大值，数量为1；6是另一行的最大值，数量为1；3是第三行的最大值，数量为1。

相关问题

用pandas选出每行最大值，当某行最大值大于2时，统计这一行的最大值个数，并输出3，当某行最大值小于等于2时，输出0

你可以使用`pandas.DataFrame.max`函数找到每行的最大值，然后使用条件判断语句来判断每个最大值是否大于2。接着使用`pandas.DataFrame.eq`函数来检查每个元素是否等于该行的最大值。最后，使用`pandas.DataFrame.sum`函数来统计每行的最大值的数量，并根据条件输出相应的结果。下面是示例代码：

import pandas as pd

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

# 选出每行的最大值
max_values = df.max(axis=1)

# 统计每行的最大值的数量，并根据条件输出相应的结果
result = []
for i in range(len(max_values)):
    if max_values[i] > 2:
        count_max = df.iloc[i].eq(max_values[i]).sum()
        result.append(count_max)
    else:
        result.append(0)

print(result)

这将输出以下结果：

[0, 0, 1]

其中，每个数字表示每行的最大值的数量。第一行和第二行的最大值都小于等于2，因此输出0；第三行的最大值为9，大于2，因此输出这一行的最大值个数1。

pandas的max函数怎么用

pandas的max函数可以用于获取DataFrame或Series中的最大值。使用方法如下：

对于Series：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
max_value = s.max()
print(max_value)

输出结果为：

5

对于DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
max_value = df.max()
print(max_value)

输出结果为：

A    3
B    6
dtype: int64