pandas 实现将两列中的较大值组成新的一列

要实现将两列中的较大值组成新的一列，我们可以使用 pandas 库中的 dataframe，通过一些简单的操作实现。以下是实现步骤：

步骤一：导入 pandas 库

首先执行我们需要使用 pandas 库，可以通过以下代码导入：

import pandas as pd

步骤二：读取需要处理的数据

读取源数据与其他用 pandas 处理的一样。可以使用 pd.read_csv() 函数读取 csv 文件，或者使用 pd.read_excel() 函数读取 Excel 文件等等。下面我们假设读取的数据源 csv 文件中有两列数据，分别为 A 和 B，代码如下：

data = pd.read_csv('data.csv')
column_A = data['A']
column_B = data['B']

步骤三：使用 pandas 操作将两个列中较大的值组成新的一列

可以使用 pandas 的 apply 函数来针对每一行执行指定操作。我们可以定义一个匿名函数，在这个函数中计算出每一行中的最大值，然后将其赋值给新列。以下是示例代码：

data['max_value'] = data.apply(lambda x: max(x['A'], x['B']), axis=1)

上面的代码中，lambda 函数的作用是计算出每一行中的最大值，axis=1 参数表示在列方向上执行该函数。最后的结果是在原有的 dataframe 中增加了一个名为 max_value 的列，每一行的值为该行 A 和 B 列中的最大值。

例如，我们有以下数据：

Index	A	B
1	4	5
2	2	3
3	8	6

运行上面的代码后，我们得到的新数据为：

Index	A	B	max_value
1	4	5	5
2	2	3	3
3	8	6	8

这就是将两列中的较大值组成新的一列的完整攻略，希望能对你有所帮助。