python - 如何合并两列以上？

Question

我有一个 csv 文件中的学生列表。我想(使用 Python)显示四列，因为我想显示在数学、计算机和物理方面得分较高的男学生。

我尝试使用pandas库。

marks = pd.concat([data['name'], 
                 data.loc[data['students']==1, 'maths'].nlargest(n=10)], 'computer'].nlargest(n=10)], 'physics'].nlargest(n=10)])

我对男学生使用了 1，对女学生使用了 0。它给了我一个错误:语法无效。

Answer 1

这里有一种显示每个学科排名前 10 名的学生的方法。如果您想要综合表现而不是个人表现，您当然可以将三个分数相加并选择总分最高的学生(见下图)。

df1 = pd.DataFrame(data={'name': [''.join(random.choice('abcdefgh') for _ in range(8)) for i in range(100)],
                         'students': np.random.randint(0, 2, size=100)})
df2 = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0, 10, size=(100, 3)), columns=['math', 'physics', 'computers'])
data = pd.concat([df1, df2], axis=1)

data.info()

RangeIndex: 100 entries, 0 to 99
Data columns (total 5 columns):
name         100 non-null object
students     100 non-null int64
math         100 non-null int64
physics      100 non-null int64
computers    100 non-null int64
dtypes: int64(4), object(1)
memory usage: 4.0+ KB

res = pd.concat([data.loc[:, ['name']], data.loc[data['students'] == 1, 'math'].nlargest(n=10), data.loc[data['students'] == 1, 'physics'].nlargest(n=10), data.loc[data['students'] == 1, 'computers'].nlargest(n=10)], axis=1)

res.dropna(how='all', subset=['math', 'physics', 'computers'])

        name  math  physics  computers
0   geghhbce   NaN      9.0        NaN
1   hbbdhcef   NaN      7.0        NaN
4   ghgffgga   NaN      NaN        8.0
6   hfcaccgg   8.0      NaN        NaN
14  feechdec   NaN      NaN        8.0
15  dfaabcgh   9.0      NaN        NaN
16  ghbchgdg   9.0      NaN        NaN
23  fbeggcha   NaN      NaN        9.0
27  agechbcf   8.0      NaN        NaN
28  bcddedeg   NaN      NaN        9.0
30  hcdgbgdg   NaN      8.0        NaN
38  fgdfeefd   NaN      NaN        9.0
39  fbcgbeda   9.0      NaN        NaN
41  agbdaegg   8.0      NaN        9.0
49  adgbefgg   NaN      8.0        NaN
50  dehdhhhh   NaN      NaN        9.0
55  ccbaaagc   NaN      8.0        NaN
68  hhggfffe   8.0      9.0        NaN
71  bhggbheg   NaN      9.0        NaN
84  aabcefhf   NaN      NaN        9.0
85  feeeefbd   9.0      NaN        NaN
86  hgeecacc   NaN      8.0        NaN
88  ggedgfeg   9.0      8.0        NaN
89  faafgbfe   9.0      NaN        9.0
94  degegegd   NaN      8.0        NaN
99  beadccdb   NaN      NaN        9.0


data['total'] = data.loc[:, ['math', 'physics', 'computers']].sum(axis=1)
data[data.students==1].nlargest(10, 'total').sort_values('total', ascending=False)

        name  students  math  physics  computers  total
29  fahddafg         1     8        8          8     24
79  acchhcdb         1     8        9          7     24
9   ecacceff         1     7        9          7     23
16  dccefaeb         1     9        9          4     22
92  dhaechfb         1     4        9          9     22
47  eefbfeef         1     8        8          5     21
60  bbfaaada         1     4        7          9     20
82  fbbbehbf         1     9        3          8     20
18  dhhfgcbb         1     8        8          3     19
1   ehfdhegg         1     5        7          6     18