使用列表理解来测试产品列表的最小值和最大值：

#select all columns without first

df1 = df.iloc[:, 1:]

cols = df1.columns.to_numpy()

df['most_sold'] = [cols[x].tolist() for x in df1.eq(df1.max(axis=1), axis=0).to_numpy()]

df['least_sold'] = [cols[x].tolist() for x in df1.eq(df1.min(axis=1), axis=0).to_numpy()]

print (df)

   id  product1sold  product2sold  product3sold                     most_sold  \

0   1             2             3             3  [product2sold, product3sold]   

1   2             0             0             5                [product3sold]   

2   3             3             2             1                [product1sold]   

                     least_sold  

0                [product1sold]  

1  [product1sold, product2sold]  

2                [product3sold]  

如果性能不重要，可以使用DataFrame.apply：

df1 = df.iloc[:, 1:]

f = lambda x: x.index[x].tolist()

df['most_sold'] = df1.eq(df1.max(axis=1), axis=0).apply(f, axis=1)

df['least_sold'] = df1.eq(df1.min(axis=1), axis=0).apply(f, axis=1)