如何在Python中比较DataFrame每行所有值并生成判断列

你可以通过以下步骤实现需求：

1. 核心逻辑：判断每行最大值与第二大值的差值是否大于10——因为第二大值是该行除最大值外最接近最大值的数，只要这个差值大于10，说明最大值和该行所有其他值的差值都大于10；反之则至少有一个值与最大值的差值不超过10。

2. 代码实现：

import pandas as pd

# 创建原始DataFrame
df = pd.DataFrame({ 
    'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'b': [8, 18, 27, 20, 33, 49],
    'c': [2, 24, 6, 16, 20, 52]
})

# 新增res列
df['res'] = df.apply(
    lambda row: 'yes' if (row.max() - row.nlargest(2).iloc[1]) > 10 else 'not',
    axis=1
)

print(df)

3. 输出结果：

a   b   c  res
0  1   8   2  not
1  2  18  24  not
2  3  27   6  yes
3  4  20  16  not
4  5  33  20  yes
5  6  49  52  not

补充说明 #

• row.nlargest(2).iloc[1] 用于获取每行的第二大值：先提取该行前两大的数值，再取索引为1的元素（即第二大值）。
• 这种方式比遍历每行所有元素更高效，尤其适用于列数较多的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gcicceri