Python:如何迭代20列并找到顶部的列？ - python

我是新来的，也许我的问题很愚蠢，所以我提前致歉。

基本上我有这样的数据，

ID | Scope 1 | Scope 2 | Scope 3 | Scope 4 | ... | Scope 30|   
1  | True    |  True   | True    |  False  | ... |   True  |
2  | True    |  True   | True    |  False  | ... |   False |
3  | True    |  True   | True    |  False  | ... |   True  |
4  | True    |  False  | False   |  False  | ... |   False |

我想创建一个名为Top Scope的新列，并使用具有True作为输出的最高范围编号。

我正在尝试循环，但我没有失败。 🙁
你能帮我么？我真的很感激。

参考方案

对所有列使用DataFrame.filter，通过DataFrame.iloc和切片检查列的顺序，最后使用DataFrame.idxmax：

df['Top Scope'] = df.filter(like='Scope').idxmax(axis=1)
#seelcting all columns without first with reversed order
#df['Top Scope'] = df.iloc[:, :0:-1].idxmax(axis=1)
print (df)
   ID  Scope 1  Scope 2  Scope 3  Scope 4  Scope 30 Top Scope
0   1     True     True     True    False      True  Scope 30
1   2     True     True     True    False     False   Scope 3
2   3     True     True     True    False      True  Scope 30
3   4     True    False    False    False     False   Scope 1

如果所有带有False和numpy.where的DataFrame.any值用于测试每行至少一个True，则需要更通用的解决方案来避免错误输出：

df1 = df.filter(like='Scope').iloc[:, ::-1]
df['Top Scope'] = np.where(df1.any(axis=1), df1.idxmax(axis=1), 'no match')
print (df)
   ID  Scope 1  Scope 2  Scope 3  Scope 4  Scope 30 Top Scope
0   1     True     True     True    False      True  Scope 30
1   2     True     True     True    False     False   Scope 3
2   3     True     True     True    False      True  Scope 30
3   4     True    False    False    False     False   Scope 1
4   5    False    False    False    False     False  no match

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