Python：如何迭代20列并找到顶部列？

Question

我是新手，也许我的问题很愚蠢，所以我提前道歉。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“顶部作用域”的新列，并具有以 True 作为输出的最高作用域编号。我正在尝试循环，但我没有失败。:(你能帮帮我吗？我真的很感激。

Answer 1

对所有列使用数据帧过滤器，按数据帧检查列的顺序并切片，最后使用数据帧.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

更通用的解决方案是必要的，以避免错误的输出，如果所有值与numpy.where和DataFrame.any测试至少每行一个：FalseTrue

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