VM
Я бы так сделал =))
Вся суть решения в 19-24 строках.
Вся суть решения в 19-24 строках.
Size: a a a
2021 August 05
AB
df['max']=df.idxmax(axis=1).str.split('_').str[0]
VM
И я бы добавил проверку на тот случай, вдруг максимальных значений будет больше одного. Тогда в последнюю колонку лучше писать список или перечислять названия столбцов через запятую.
AK
Из вопроса понял только "гении pandas"
М
Спасибо мужики)
I
import numpy as np
df['max']=df.apply(lambda x: df.columns[np.argmax(x)], axis=0)
df['max']=df.apply(lambda x: df.columns[np.argmax(x)], axis=0)
АР
А в чем суть работы?
ЕО
Всем привет! Можете подсказать, нужно вывести те, данные в которых "change_date" < "before_4". То есть данные, которые соответствуют более раннему времени чем указано в "before_4". Мне показывает, что таких данных нет. Но они есть) В чем может быть проблема?
ЕО
ЕО
3
А где видно, что они есть?🤔
ЕО
ЕО
Есть варианты, с чем это может быть связано?
3
Так а при этом в тех же колонках before_4 больше change_date?
ЕО
Спасибо тебе! Вопрос не решил, но натолкнул на верное решение! Я затупил по царски) Взял для сравнения не тот признак. Спасибо!🤝
3
Бывает😄
ЕО
Как же обидно так 30 минут отсидеть с сонными глазами и тупить на таких вещах.
2021 August 06
DL
Со всеми бывает)
АР
Народ, раз пошла такая пьянка, то лирическое отступление