python - 从 pandas 数组中获取 N 个最大值，索引和列标题完好无损

Question

假设我刚刚计算了一个相关矩阵。使用 pandas 数据框，我现在想获得与其轴名称的最高相关性。

例如来自:

   a, b, c, d, e, f 
a, 0, 1, 2, 3, 4, 5,
b, 1, 0, 3, 4, 5, 6,
c, 2, 3, 0, 5, 6, 7,
d, 3, 4, 5, 0, 7, 8,
e, 4, 5, 6, 7, 0, 9,
f, 5, 6, 7, 8, 9, 0

得到:

e f 9
f d 8
f c 7
e d 7

等...

我已经通读了 pandas 文档并看到了 groupby 方法以及像 head 这样的函数，但我对如何执行此操作有点迷茫。

Answer 1

你可以在这里使用stack，它会生成一个Series，其中包含索引中的行和列信息，然后在其上调用nlargest:

>>> df.stack()
a  a    0
   b    1
   c    2
   d    3
   e    4
   f    5
b  a    1
   b    0
   c    3
[etc.]
>>> df.stack().nlargest(6)
e  f    9
f  e    9
d  f    8
f  d    8
c  f    7
d  e    7
dtype: int64