idxmax 在 pivot_table 的情况下不起作用 - Pandas

Question

数据集看起来像这样（在熊猫数据框中）   Month  Year  Money0    Jan  2002    6151    Feb  2002    7562    Mar  2002    4553    Apr  2002    6454    May  2002    6695    Jun  2002    9136    Jul  2002    1577    Aug  2002    2178    Sep  2002    9859    Oct  2002    32110   Nov  2002    84711   Dec  2002    17912   Jan  2003    32913   Feb  2003    71714   Mar  2003    27815   Apr  2003    70916   May  2003    995所以，我尝试了pivotdata = df.pivot('Month', 'Year', 'Money')得到这样的结果：Year   2002  2003  2004  2005Month                        Apr     645   709   178   800Aug     217   867   515   748Dec     179   230   121   905Feb     756   717   879   772Jan     615   329   896   108Jul     157   391   429   699Jun     913   887   422   537Mar     455   278   934   906May     669   995   726   324Nov     847   536   151   195Oct     321   950   278   173Sep     985   459   915   437意图是在单独的列中分配最高值的“年份”。所以，我试过了。data['Max'] = data[['2002, 2003, 2004, 2005']].idxmax(axis=1)这以前适用于简单的数据框。但是在应用 pivot 之后它向我展示了这个：KeyError                                  Traceback (most recent call last)<ipython-input-57-d841277e2032> in <module>()----> 1 data['Max'] = data[['2002, 2003, 2004, 2005']].idxmax(axis=1)      2 data.head()2 frames/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexing.py in _validate_read_indexer(self, key, indexer, axis, raise_missing)   1638             if missing == len(indexer):   1639                 axis_name = self.obj._get_axis_name(axis)-> 1640                 raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]")   1641    1642             # We (temporarily) allow for some missing keys with .loc, except in同样的错误！KeyError: "None of [Index(['2002, 2003, 2004, 2005'], dtype='object', name='Year')] are in the [columns]"print(data.columns)显示索引(['Month', 2002, 2003, 2004, 2005], dtype='object', name='Year')我错过了什么？

Answer 1

我想你想要：

data['Max'] = data.idxmax(axis=1)

或者如果你想要特定的年份：

data['Max'] = data[[2002,2003,2004,2005]].idxmax(axis=1)

如果你Year是整数，否则：

data['Max'] = data[['2002','2003','2004','2005']].idxmax(axis=1)

而不是使用大字符串进行索引'2002, 2003, 2004, 2005'。

输出：

Year   2002  2003  2004  2005   Max

Month                              

Apr     645   709   178   800  2005

Aug     217   867   515   748  2003

Dec     179   230   121   905  2005

Feb     756   717   879   772  2004

Jan     615   329   896   108  2004

Jul     157   391   429   699  2005

Jun     913   887   422   537  2002

Mar     455   278   934   906  2004

May     669   995   726   324  2003

Nov     847   536   151   195  2002

Oct     321   950   278   173  2003

Sep     985   459   915   437  2002