如何统计DataFrame中A/B为两列最大值的行数？

以下是几种简洁的实现方式，基于你提供的示例DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 7], 'B': [5, 10, 1]})

方法一：直接列间比较（最简洁） #

• 统计A为A、B最大值的行数：

  count_a = (df['A'] >= df['B']).sum()
  # 结果：1
  

• 统计B为A、B最大值的行数：

  count_b = (df['B'] >= df['A']).sum()
  # 结果：2
  

注：如果存在A和B相等的行，这种方式会同时计入两个统计结果，符合A=max(A,B)和B=max(A,B)的定义

方法二：用max方法逐行匹配 #

如果需要严格通过“等于最大值”的逻辑计算（结果和方法一一致）：

• 统计A为最大值的行数：

  count_a = (df['A'] == df[['A', 'B']].max(axis=1)).sum()
  

• 统计B为最大值的行数：

  count_b = (df['B'] == df[['A', 'B']].max(axis=1)).sum()
  

方法三：一次性统计两者 #

可以用idxmax结合value_counts，直接得到两列各自作为每行最大值的行数：

max_col_counts = df[['A', 'B']].idxmax(axis=1).value_counts()
# 输出结果：
# B    2
# A    1
# dtype: int64

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bcm99