如何在Pandas DataFrame中提取每行前两大数值对应的列名？

方法1：用apply结合nlargest（直观易读） #

直接对每行提取前2大值对应的列名，再拆分到新列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 10], 'B': [2, 6, 11], 'C': [3, 7, 12], 'D': [4, 8, 13], 'E': [5, 9, 14]})

# 每行取前2大值的列名，返回包含列表的Series
top2_cols = df.apply(lambda x: x.nlargest(2).index.tolist(), axis=1)

# 拆分列表到新增列
df['max_col'] = top2_cols.str[0]
df['second_max_col'] = top2_cols.str[1]

运行后结果：

A   B   C   D   E max_col second_max_col
0   1   2   3   4   5       E              D
1   5   6   7   8   9       E              D
2  10  11  12  13  14       E              D

方法2：矢量化操作（大数据集更高效） #

避免循环，用矢量化方法处理：

# 直接获取每行最大值的列名
df['max_col'] = df.idxmax(axis=1)

# 生成临时DF，把每行最大值的位置设为NaN，再找剩余值的最大值列名
temp_df = df.mask(df.eq(df.max(axis=1), axis=0))
df['second_max_col'] = temp_df.idxmax(axis=1)

注意：如果某行存在多个相同的最大值（比如A和B数值相同且都是该行最大），idxmax会返回先出现的列名，临时DF会把所有最大值位置设为NaN，确保第二大值取的是剩余列里的最大值对应的列名。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DarknessPlusPlus