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python - 查找数据框中每一行的前 N ​​列

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 21:03:03 25 4
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给定一个包含一个描述性列和 X 个数字列的数据框,对于每一行,我想确定具有较高值的​​前 N ​​列,并将其保存为新数据框上的行。

例如,考虑以下数据框:

df = pd.DataFrame()
df['index'] = ['A', 'B', 'C', 'D','E', 'F']
df['option1'] = [1,5,3,7,9,3]
df['option2'] = [8,4,5,6,9,2]
df['option3'] = [9,9,1,3,9,5]
df['option4'] = [3,8,3,5,7,0]
df['option5'] = [2,3,4,9,4,2]

enter image description here

我想输出(假设 N 是 3,所以我想要前 3 个):

A,option3
A,option2
A,option4

B,option3
B,option4
B,option1

C,option2
C,option5
C,option4 (or option1 - ties arent really a problem)

D,option5
D,option1
D,option2

and so on....

知道如何轻松实现吗?谢谢

最佳答案

如果您只想配对:

from operator import itemgetter as it
from itertools import repeat
n = 3

# sort_values = order pandas < 0.17
new_d = (zip(repeat(row["index"]), map(it(0),(row[1:].sort_values(ascending=0)[:n].iteritems())))
for _, row in df.iterrows())
for row in new_d:
print(list(row))

输出:

[('B', 'option3'), ('B', 'option4'), ('B', 'option1')]
[('C', 'option2'), ('C', 'option5'), ('C', 'option1')]
[('D', 'option5'), ('D', 'option1'), ('D', 'option2')]
[('E', 'option1'), ('E', 'option2'), ('E', 'option3')]
[('F', 'option3'), ('F', 'option1'), ('F', 'option2')]

这也维持秩序。

如果你想要一个列表列表:

from operator import itemgetter as it
from itertools import repeat
n = 3

new_d = [list(zip(repeat(row["index"]), map(it(0),(row[1:].sort_values(ascending=0)[:n].iteritems()))))
for _, row in df.iterrows()]

输出:

[[('A', 'option3'), ('A', 'option2'), ('A', 'option4')],
[('B', 'option3'), ('B', 'option4'), ('B', 'option1')],
[('C', 'option2'), ('C', 'option5'), ('C', 'option1')],
[('D', 'option5'), ('D', 'option1'), ('D', 'option2')],
[('E', 'option1'), ('E', 'option2'), ('E', 'option3')],
[('F', 'option3'), ('F', 'option1'), ('F', 'option2')]]

或者使用 pythons 排序:

new_d = [list(zip(repeat(row["index"]), map(it(0), sorted(row[1:].iteritems(), key=it(1) ,reverse=1)[:n])))
for _, row in df.iterrows()]

这实际上是最快的,如果您真的想要字符串,那么根据需要格式化输出是非常简单的。

关于python - 查找数据框中每一行的前 N ​​列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34297319/

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