python - Pandas dataframe，连续查找所选列中的最大值，并根据该值查找另一列的值

Question

我有一个这样的数据框:

>>>import pandas as pd
>>>df = pd.DataFrame({'x1':[20,25],'y1':[5,8],'x2':[22,27],'y2':[10,2]})

>>>df
      x1  y1  x2  y2
   0  20   5  22  10
   1  25   8  27   2
>>>

X 和 Y 配对在一起。我需要比较 y1 和 y2 并在每一行中获得最大值。并找到对应的x。因此第[0]行的最大值是y2(=10)，对应的x是x2(=22)。第二行将是 y1(=8) 和 x1(=25)。预期结果，新列 x 和 y:

   x1  y1  x2  y2   x   y
0  20   5  22  10  22  10
1  25   8  27   2  25   8

这是我为详细说明问题而制作的一个简单数据框。 X 和 Y 对，在我的例子中，可以是 30 对。

Answer 1

# get a hold on "y*" columns
y_cols = df.filter(like="y")

# get the maximal y-values' suffixes, and then add from front "x" to them
max_x_vals = y_cols.idxmax(axis=1).str.extract(r"(\d+)$", expand=False).radd("x")
# get the locations of those x* values
max_x_ids = df.columns.get_indexer(max_x_vals)

# now we have the indexes of x*'s in the columns; NumPy's indexing
# helps to get a cross section
df["max_xs"] = df.to_numpy()[np.arange(len(df)), max_x_ids]

# for y*'s, it's directly the maximum per row
df["max_ys"] = y_cols.max(axis=1)

得到

>>> df

   x1  y1  x2  y2  max_xs  max_ys
0  20   5  22  10      22      10
1  25   8  27   2      25       8