从不同列中获取绝对值的最大值并过滤掉NaN Python

Question

这是我的尝试.例如

df = pd.DataFrame({'a':[5,0,1,np.nan], 'b':[np.nan,1,4,3], 'c':[-3,-2,0,0]})
df.dropna(axis=1).max(axis=1,key=abs)

过滤掉这些NaN值,但它的值为0或负值,而不是绝对值的高值

结果应该是一列

5
-2
4
3

Answer 1

我解决了

maxCol=lambda x: max(x.min(), x.max(), key=abs)
df.apply(maxCol,axis=1)

Answer 2

最直接有效的方法就是转换为绝对值，然后求最大值。Pandas 通过简单的语法（abs和max）支持这一点，并且不需要昂贵的应用操作：

df.abs().max()

max()接受一个axis参数，该参数可用于指定是否计算行或列的最大值。

Answer 3

您可以使用np.nanargmax平方数据：

>>> df.values[range(df.shape[0]),np.nanargmax(df**2,axis=1)]
array([ 5., -2.,  4.,  3.])