pandas如何在几个栏位中得到最大值

你可以使用 `pandas.DataFrame.max()` 方法来获取 DataFrame 中每个列的最大值。默认情况下，它会返回每个列的最大值，但你也可以指定 `axis` 参数来获取每行的最大值。

例如，如果你有一个 DataFrame `df`，并想要在多个列中找到最大值，你可以这样做：

max_values = df.max()

这将返回一个包含每个列的最大值的 Series。

如果你要在每行中找到最大值，可以这样做：

max_values = df.max(axis=1)

这将返回一个包含每行的最大值的 Series。

相关问题

pandas如何筛选某个栏位值长度

使用 Pandas 可以使用 `str.len()` 方法来获取字符串的长度，然后可以使用条件筛选功能，来筛选某个栏位值长度。

例如，如果我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中有一个名为 `text` 的栏位，我们可以使用以下代码来筛选该栏位值长度大于 5 的行：

df[df['text'].str.len() > 5]

如果要筛选长度等于 5 的行，则可以使用以下代码：

df[df['text'].str.len() == 5]

类似地，如果要筛选长度小于 5 的行，则可以使用以下代码：

df[df['text'].str.len() < 5]

pandas如何对某个栏位的值两两比较

可以使用`pandas`库中的`DataFrame`进行两两比较，具体可以使用`numpy`库中的`triu`函数生成上三角矩阵，然后使用`pandas`库中的`apply`函数对比。

具体实现代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 生成上三角矩阵
mask = np.triu(np.ones(df.shape, dtype=bool), k=1)

# 对比某个栏位的两两值
result = df[mask]['A'].apply(lambda x: df[mask]['A'] > x)

print(result)

其中，`mask`生成的是一个上三角矩阵，`df[mask]['A']`得到的是`A`栏位的上三角矩阵（去掉了对角线），`apply`函数对每个值进行比较。