pandasでの最大値集計の方法

Question

###前提・実現したいこと
現在pandasを少し勉強しています．
その中で，行ごとの最大値を出力したいと考えています．

###該当のソースコード
例えば，下記のソースの場合ですと，一行目の最大値はC列，二行目の最大値はC列．．．といった具合に集計したいです．

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]],columns = list("abc"))

作成したデータは以下のようになると思います．

a	b	c
1	4	7
2	5	8
3	6	9

希望する出力結果としては，以下の表になります．

a	b	c	集計結果
1	4	7	c
2	5	8	c
3	6	9	c

集計結果の列には，その行を集計して，最大値を含む列を追加していきたいです．
例えば，一行目ですと，a列は１でb列は4でc列は7なので，最大値を含む列はc列なので，集計結果にはc列を追加するということです．

出来れば，一行ずつFor文で出力したいです．
少し調べましたが，基本的には列の処理しか出てこなかったので，
質問させていただきました．
最悪，一行ずつ二重For文でもいいのですが，スマートな方法などあれば教えていただきたいです．

アドバイスいただければ幸いです．
よろしくお願いいたします．
###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Python3
Pandas

Answer 1

一般的に最大値のを列（C列）追加するには

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]],columns = list("abc"))
df['C'] = df.max(axis=1)

のように記述します。

出来れば，一行ずつFor文で出力したいです．

個人的には上記の方法をお勧めしますが、どうしても行毎にループを回したいのであればDataFrame.iterarows()を使って

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]],columns = list("abc"))
for index, row in df.iterrows():
    df.ix[index, 'C'] = max(row)

でどうでしょうか。

---

回答の修正

最大値があるラベルを求めたい場合は、Series.argmax()を使用するとよいと思います

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]],columns = list("abc"))

for index, row in df.iterrows():
    df.ix[index, 'RES'] = row.argmax()
print(df)

Comments

[papi_tokei]

回答いただきありがとうございます．
また，返答が遅くなってしまい申し訳ありません．
確認いたしましたが，ご提示ただいた方法は，最大値を追加する方法だと思います．
最大値ではなく，最大値を含む列（ラベル）を求めたいです．
この行の最大値はc列，この行の最大値はa列といったように集計をしたいです．
私の説明不足で，お手数をおかけして申し訳ありません．
質問をもう少しわかりやすく修正いたしますので，そちらもご確認いただければ幸いです．

[magichan]

スミマセン。
質問を勘違いしておりました。
回答を修正しましたので確認ください。

[papi_tokei]

私の実現したいことが完璧に再現できました．
ありがとうございます．