как выполнить итерацию по 5 строкам из Max для каждой строки из 4 столбцов и соответственно установить значение для другого столбца

Question

У меня есть DataFrame, я сделал поднабор df2 из 4 столбцов из df1 и создал список из 5 элементов, содержащих максимальное значение из каждой строки. Теперь, в зависимости от того, в каком столбце находится максимальное значение для этой строки, т.е. столбцы 1, 2, 3, 4, определяется метка int, т.е. 1, 2, 3 или 4 в столбце метки в df1.

df2 объясняется тем, что некоторые другие столбцы, не включающие эти 4, имеют более высокое значение, чем 4, для сравнения, и, очевидно, ошибаются. Начинаешь думать, что это должен быть список или серия?

код

df1= pd.DataFrame({'x_1': [xvalues[0][0], xvalues[0][1], xvalues[0][2], 
                          xvalues[0][3], xvalues[0][4]], 
                  'x_2': [yvalues[0][0], yvalues[0][1], yvalues[0][2], 
                          yvalues[0][3], yvalues[0][4]],
                  'True labels': [truelabels[0], truelabels[1], 
                               truelabels[2],truelabels[3], truelabels[4]],
                  'g11': [classifier1[0][0],classifier1[0][1],
                          classifier1[0][2],classifier1[0][3],
                          classifier1[0][4],],
                  'g12': [classifier1[1][0],classifier1[1][1],
                          classifier1[1][2],classifier1[1][3],
                          classifier1[1][4],],
                  'g13': [classifier1[2][0],classifier1[2][1],
                          classifier1[2][2],classifier1[2][3],
                          classifier1[2][4],],
                  'g14': [classifier1[3][0],classifier1[3][1],
                          classifier1[3][2],classifier1[3][3],
                          classifier1[3][4],],
                  'L1': [2, 5, 6, 7, 8],
                  'g21': [classifier2[0][0],classifier2[0][1],
                          classifier2[0][2],classifier2[0][3],
                          classifier2[0][4],],
                  'g22': [classifier2[1][0],classifier2[1][1],
                          classifier2[1][2],classifier2[1][3],
                          classifier2[1][4],],
                  'g23': [classifier2[2][0],classifier2[2][1],
                          classifier2[2][2],classifier2[2][3],
                          classifier2[2][4],],
                  'g24': [classifier2[3][0],classifier2[3][1],
                          classifier2[3][2],classifier2[3][3],
                          classifier2[3][4],],
                  'L2': [0, 0, 0, 0, 0],
                  'g31': [classifier3[0],classifier3[0],
                          classifier3[0],classifier3[0],
                          classifier3[0],],
                  'g32': [classifier3[1][0],classifier3[1][1],
                          classifier3[1][2],classifier3[1][3],
                          classifier3[1][4],],
                  'g33': [classifier3[2][0],classifier3[2][1],
                          classifier3[2][2],classifier3[2][3],
                          classifier3[2][4],],
                  'g34': [classifier3[3][0],classifier3[3][1],
                          classifier3[3][2],classifier3[3][3],
                          classifier3[3][4],],
                  'L3': [0, 0, 0, 0, 0],
                  'Assigned L':[1, 1, 1, 1,1]}, index =['Datapoint1', 'D2', 'D3', 
                                                        'D4', 'D5'])



df2= df1[['g11','g12','g13','g14']]
hdf = df2.max(axis = 1)

g11 = df1['g11'].to_list()
g12 = df1['g12'].to_list()
g13 = df1['g13'].to_list()
g14 = df1['g14'].to_list()



for item, label in zip(hdf, table['L1']):
    if hdf[item] in g11:
        df1['L1'][label] = labels[0]
        print(item, label)
    elif hdf[item] in g12:
        df1['L1'][label] = labels[1]
        print(item, label)
    elif hdf[item] in g13:
        df1['L1'][label] = labels[2]
        print(item, label)
    elif hdf[item] in g14:
        df1['L1'][label] = labels[3]
        print(item, label)

Я пытался использовать .loc, .at, но когда это не сработало, я просто удалил его и попробовал что-то еще, может быть эти подходы будут лучше? Вот где я сейчас нахожусь.

Ошибка исходит от l oop для hdf. У меня проблема: "cannot do label indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0.0311272081] of <class 'float'>"

Я не думаю, что другие значения в данных кадр релевантный, его просто так, чтобы люди знали, что я сделал один. 5 релевантных столбцов в кадре данных: g11, g12, g13, g14 и L1.