在 python 的数据框中的每一行中查找最大值

Question

我想在每一行和 return 列 header 中找到最大值，以获取 python 中的值。例如，我想在每一行中找到前两个：

df =  
       A    B    C    D  
       5    9    8    2  
       4    1    2    3

我希望我的输出看起来像这样：

df =        
       B    C  
       A    D

Answer 1

您可以使用字典理解在数据帧的每一行中生成 largest_n 值。我转置了数据框，然后将 nlargest 应用于每一列。我使用 .index.tolist() 来提取所需的 top_n 列。最后，我转置了这个结果以使数据框恢复到所需的形状。

top_n = 2
>>> pd.DataFrame({n: df.T[col].nlargest(top_n).index.tolist() 
                  for n, col in enumerate(df.T)}).T
   0  1
0  B  C
1  A  D

Answer 2

我决定采用另一种方法：将 pd.Series.nlargest() 函数应用于每一行。

解决路径

>>> df.apply(pd.Series.nlargest, axis=1, n=2)
     A    B    C    D
0  NaN  9.0  8.0  NaN
1  4.0  NaN  NaN  3.0

这为我们提供了每一行的最高值，但保留了原始列，导致难看的 NaN 值，其中一列并非处处都是前 n 个值的一部分。实际上，我们想要接收 nlargest() 结果的索引。

>>> df.apply(lambda s, n: s.nlargest(n).index, axis=1, n=2)
0    Index(['B', 'C'], dtype='object')
1    Index(['A', 'D'], dtype='object')
dtype: object

快到了。剩下的就是将 Index 对象转换为 Series。

解决方案

df.apply(lambda s, n: pd.Series(s.nlargest(n).index), axis=1, n=2)
   0  1
0  B  C
1  A  D

请注意，我没有使用 Index.to_series() 函数，因为我不想保留原始索引。

在 python 的数据框中的每一行中查找最大值

Finding highest values in each row in a data frame for python

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