如何在宽格式DataFrame中提取Volume.1与最大Volume值列

构造示例数据 #

先还原你的原始DataFrame，方便测试：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'Subject': [1, 2, 3, 4],
    'Volume.1': [77, 65, 98, 66],
    'Volume.2': [22, 182, np.nan, 76],
    'Volume.3': [1, np.nan, np.nan, 145],
    'Volume.4': [np.nan, np.nan, np.nan, 677]
})

符合你期望结果的代码 #

从你的输出结果来看，实际需求是提取Volume.2至Volume.4的最大值（忽略NA），代码如下：

# 新增列：计算Volume.2到Volume.4的每行最大值
df['最大Volume值'] = df[['Volume.2', 'Volume.3', 'Volume.4']].max(axis=1, skipna=True)
# 保留需要的列
result_df = df[['Subject', 'Volume.1', '最大Volume值']]

执行后得到的结果和你期望的一致：

如果需求是包含Volume.1的最大值 #

若你确实需要计算Volume.1至Volume.4的最大值，只需调整列选择范围：

df['最大Volume值'] = df.filter(regex='Volume\.\d').max(axis=1, skipna=True)
result_df = df[['Subject', 'Volume.1', '最大Volume值']]

此时行1的最大值会是77.0，行3的最大值会是98.0，更符合字面描述的需求。

代码说明 #

• max(axis=1)：指定按行计算最大值，默认是按列；
• skipna=True：自动忽略NA值，若某行所有列都是NA，结果返回NA；
• filter(regex='Volume\.\d')：用正则表达式匹配所有以Volume.开头的列，适合列数较多的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DW1310