python - 如何根据 df1 中的 bool 值对 df2 中的字段进行排名并创建第三个数据框？

Question

无法弄清楚如何仅对来自另一个 df 的 True bool 值进行排名。

示例:仅选择 df1 中为 True 的字段，然后在 df2 中对这些字段进行排名(True)，仅保留前 2 个排名为 True 的字段，并在 df3 中将其他字段更改为 False。

df1
date         x     y      w      z 
2017-02-02  True  False  True   True
2017-02-03  False True   True   True


df2
date         x    y    w   z 
2017-02-02   1    2    3   4
2017-02-03   2    4    1   3



expectation:

df3 (logic)
date         x                                   y               ... 
2017-02-02  (df1 is True and ranked 1 in df2,  (df1 is False, so df3 is False)
            which means top 2 -> True in df3) 

2017-02-02  (df is False, so df3 is False)    (df1 is True, so rank the True 
                                              in df2, which means it's ranked 
                                              3rd, so False)

Final:

df3
date         x     y      w      z 
2017-02-02  True  False  True   False
2017-02-03  False False  True   True

Answer 1

使用numpyargsort检查。这里最难的部分是首先排序得到不超过限制 2 的 cumsum ，然后排序回来

df1[:]=np.array([np.logical_and(x[y-1].cumsum()<=2,x[y-1])[(y-1).argsort()] for x,y in zip(df1.values,df2.values)])
df1
Out[330]: 
                x      y      w      z
date                                  
2017-02-02   True  False   True  False
2017-02-03  False   True  False   True