pandas - 在 Pandas 中获得最多三个计算

Question

我试图寻找答案，但找不到。如果有人有链接，那就更好了。我的问题如下。

我有一张我正在用 Pandas 阅读的工作表，其中有许多带有值的列。

我需要运行三个计算，它们一次使用来自不同列的位。

我需要在一位代码中返回这些计算的最大值，然后将其添加到新列中。

我在使用 2 号时遇到问题。
这是我的代码的样子。

df = read_csv('file.csv')

df['Get New'] = maximum(df[Long] - df[Short], df[Long] + df[Short], df[Long] / df[Short])

df.to_csv('newFile.csv', index=False)

我知道最大值在这种情况下不起作用，但我似乎无法找到什么会起作用。任何帮助表示赞赏。谢谢!
编辑:这是解决方案。

df['Get New'] = np.maximum(df['Long'] - df['Short'],  df['Long'] + df['Short'])
df['Get New'] = np.maximum(df['Get New'], df['Long'] / df['Short'])

Answer 1

使用 np.maximum 与 reduce :

import numpy as np


df = pd.DataFrame({
         'Long':[7,8,9,4,2,3],
         'Short':[1,3,5,7,1,7],
})

df['Get New'] = np.maximum.reduce([df['Long'] - df['Short'], 
                                   df['Long'] + df['Short'], 
                                   df['Long'] / df['Short']])
print (df)
   Long  Short  Get New
0     7      1      8.0
1     8      3     11.0
2     9      5     14.0
3     4      7     11.0
4     2      1      3.0
5     3      7     10.0

替代方法是使用 np.maximum仅对:

df['Get New'] = np.maximum(df['Long'] - df['Short'],  df['Long'] + df['Short'])
df['Get New'] = np.maximum(df['Get New'], df['Long'] / df['Short'])