Python如何计算pandas DataFrame每行关键字对应的最大值

你遇到的报错是因为df['Positive Dispatch']是单列的Series对象，仅存在一维索引，axis=1是DataFrame按行计算的参数，不适用于Series；同时该列存储的是字符串格式的关键字组合，直接求最大值也无法得到你需要的数值计算结果。

1. 首先将关键字与固定数值的对应关系存为字典，后续新增关键字只需要更新该字典即可，无需修改其他逻辑。
2. 对Positive Dispatch列逐行处理：先按逗号拆分得到当前行的所有关键字，查询字典获取每个关键字对应的数值，再取最大值存入新列。
   如果你的原DataFrame中已经存在a、b、c等关键字对应的数值列（0代表当前行不存在该关键字），也可以直接对这些数值列按行取最大值，效率更高。

import pandas as pd

# 关键字与固定数值的映射字典，新增关键字直接在这里添加即可
value_map = {'a':12, 'b':22, 'c':11}

# 构造测试数据
dic1 = {
    'a': [12,0,12],
    'b': [0,22,22],
    'c': [11,0,0],
}
df = pd.DataFrame(dic1)
# 生成Positive Dispatch列
df['Positive Dispatch'] = df.gt(0).dot(df.columns + ',').str[:-1]

# 方法1：通过处理Positive Dispatch字符串计算最大值，适配所有场景
df['Max'] = df['Positive Dispatch'].apply(lambda x: max(value_map[k] for k in x.split(',')))

# 方法2：直接通过数值列计算最大值，效率更高（要求数值列的值和value_map完全对应，0代表无该关键字）
# df['Max'] = df[value_map.keys()].max(axis=1)

# 只保留需要的两列输出
print(df[['Positive Dispatch', 'Max']])

Positive Dispatch  Max
0               a,c   12
1                 b   22
2               a,b   22

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vesper