How to find the columns with max value for each row in pandas dataframe

Question

I read a CSV file using the read_csv() function of pandas. I want to find the columns that contain the maximum value for each row. Each row can have different columns with the maximum value. Is there any pandas function similar to argmax() of Numpy?

Answer 1

You can use the idxmax() method of pandas. It returns the index of the first occurrence of maximum value over the specified axis. Since you want the column with the maximum value in each row, you can use axis="columns" or axis=1 as the argument to this method.

Here is an example:

>>> df=pd.DataFrame({'a':np.random.randint(1,100,11), 'b':np.random.randint(1,100,11),'c':np.random.randint(1,100,11)})

>>> df

     a   b   c

0   25  45  85

1   67  59  96

2   11  45   8

3   51  10  16

4   61  38  46

5   75  96  46

6    2  87  90

7   52  57  87

8   59  82  35

9   65  83  95

10  87  74  71

>>> df.idxmax(axis=1)

0     c

1     c

2     b

3     a

4     a

5     b

6     c

7     c

8     b

9     c

10    a

dtype: object

>>> df.idxmax(axis="columns")

0     c

1     c

2     b

3     a

4     a

5     b

6     c

7     c

8     b

9     c

10    a

dtype: object