Pandas数据框中按列值最大条件提取对应列名后缀数字的方法

针对需要从固定格式的编码列中，提取最大取值对应后缀数字的需求，可按照如下步骤实现，无需手动逐列比对：

• 自动识别所有目标列，避免硬编码列名带来的维护成本：

# 匹配所有以`encoded_feature.size_cd_`为前缀的列
target_cols = [col for col in df.columns if col.startswith("encoded_feature.size_cd_")]

• 逐行计算目标列集合内的最大值对应列名，利用pandas内置的idxmax方法直接定位：

# axis=1表示按行方向查找最大值对应的列
max_col_per_row = df[target_cols].idxmax(axis=1)

• 从列名中提取固定格式的后缀数字：
  适配单数字后缀的基础提取逻辑：

  # 按字符串分割规则，取列名最后一段的数字作为结果
  result = max_col_per_row.str.split("_").str[-1]
  

  如果后续列后缀会扩展为多位数（比如encoded_feature.size_cd_10这类值），推荐用固定前缀切片的方式提取，兼容性更强：

  # 预先定义固定列前缀
  col_prefix = "encoded_feature.size_cd_"
  # 截取列名中前缀之后的所有内容，即可得到后缀数字
  result = max_col_per_row.str[len(col_prefix):]
  

针对你提供的单行样例数据，上述代码执行后result的结果值为0，完全匹配预期输出。

• 若遇到多列取值并列最大的场景，idxmax默认返回列名顺序中排在最靠前的列对应的后缀，如果需要自定义并列场景的取值规则，可以在筛选目标列时提前调整列的排列顺序。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sam