如何从列中的列表类型值中获取最大值并在 pandas 数据框中创建具有最大值的新列

Question

我有以下数据框

    import pandas as pd
    import numpy as np
    d = {'Cell':['A','B','C','D','E'],'D1':[5, 2, 2, 6,6], 'D2':[np.nan, 5, 6, np.nan,3], 'D3':[7,np.nan, 5, 5,np.nan], 'D6':[17, 3, np.nan,np.nan,2],'diff%':[np.nan,[40],[16.67],[16.67,50],[50,33,24]]}
    df = pd.DataFrame(d)

    Cell  D1   D2   D3    D6         diff%
0    A   5  NaN  7.0  17.0           NaN
1    B   2  5.0  NaN   3.0          [40]
2    C   2  6.0  5.0   NaN       [16.67]
3    D   6  NaN  5.0   NaN   [16.67, 50]
4    E   6  3.0  NaN   2.0  [50, 33, 24]

1. 我想创建一个新列（max_diff%），在列表类型列（diff%）中有最大值

   下面是我想要的数据框

       Cell  D1   D2   D3    D6         diff% max_diff%
   0    A   5  NaN  7.0  17.0           NaN   NaN
   1    B   2  5.0  NaN   3.0          [40]   40
   2    C   2  6.0  5.0   NaN       [16.67]   16.67
   3    D   6  NaN  5.0   NaN   [16.67, 50]   50
   4    E   6  3.0  NaN   2.0  [50, 33, 24]]  50
   

   请让我知道对此有任何解决方案吗？

Answer 1

将 numpy.max 应用于所需的列：

df['max_diff%'] = df['diff%'].apply(np.max)
print(df)

---

  Cell  D1   D2   D3    D6         diff%  max_diff%
0    A   5  NaN  7.0  17.0           NaN        NaN
1    B   2  5.0  NaN   3.0          [40]      40.00
2    C   2  6.0  5.0   NaN       [16.67]      16.67
3    D   6  NaN  5.0   NaN   [16.67, 50]      50.00
4    E   6  3.0  NaN   2.0  [50, 33, 24]      50.00