Encuentre el nombre de la columna que tiene el valor máximo para cada fila

Tengo un DataFrame como este: 

In [7]:
frame.head()
Out[7]:
Communications and Search   Business    General Lifestyle
0   0.745763    0.050847    0.118644    0.084746
0   0.333333    0.000000    0.583333    0.083333
0   0.617021    0.042553    0.297872    0.042553
0   0.435897    0.000000    0.410256    0.153846
0   0.358974    0.076923    0.410256    0.153846

Aquí, quiero preguntar cómo obtener el nombre de la columna que tiene el valor máximo para cada fila, la salida deseada es así: 

In [7]:
    frame.head()
    Out[7]:
    Communications and Search   Business    General Lifestyle   Max
    0   0.745763    0.050847    0.118644    0.084746           Communications 
    0   0.333333    0.000000    0.583333    0.083333           Business  
    0   0.617021    0.042553    0.297872    0.042553           Communications 
    0   0.435897    0.000000    0.410256    0.153846           Communications 
    0   0.358974    0.076923    0.410256    0.153846           Business
Author: Alex Riley, 2015-04-28
Source

3 answers

Puede utilizar idxmax con axis=1 para encontrar la columna con el mayor valor en cada fila:

>>> df.idxmax(axis=1)
0    Communications
1          Business
2    Communications
3    Communications
4          Business
dtype: object

Para crear la nueva columna 'Max', utilice df['Max'] = df.idxmax(axis=1).

Para encontrar el índice row en el que se encuentra el valor máximo en cada columna, use df.idxmax() (o equivalentemente df.idxmax(axis=0)).

 86
Author: Alex Riley,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2017-09-01 13:20:41

Y si desea producir una columna que contenga el nombre de la columna con el valor máximo, pero considerando solo un subconjunto de columnas, entonces use una variación de la respuesta de @ajcr: 

df['Max'] = df[['Communications','Business']].idxmax(axis=1)
 7
Author: user1718097,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2016-08-02 09:24:05

Podrías apply en dataframe y obtener argmax() de cada fila a través de axis=1 

In [144]: df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)
Out[144]:
0    Communications
1          Business
2    Communications
3    Communications
4          Business
dtype: object

Aquí hay un punto de referencia para comparar cuán lento es el método apply para idxmax() para len(df) ~ 20K 

In [146]: %timeit df.apply(lambda x: x.argmax(), axis=1)
1 loops, best of 3: 479 ms per loop

In [147]: %timeit df.idxmax(axis=1)
10 loops, best of 3: 47.3 ms per loop
 2
Author: Zero,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2015-04-28 12:30:12