python - 使用相对索引访问 DataFrame 数据

Question

我正在尝试使用有关行的信息来告知要查看 DataFrame 中的哪些其他数据。

我有一个像这样的 DataFrame:

df = pd.DataFrame({'a':[1,5,9],'b':[2,6,3],'c':[0,7,1]})

   a  b  c
0  1  2  0
1  5  6  7
2  9  3  1

我想问这样的问题:
每行中最大值的下一个索引位置的值是多少。

结果可能是这样的:

   a  b  c data
0  1  2  0    6
1  5  6  7    1
2  9  3  1  NaN

索引 0 处的最大数字是 2，6 位于下一个索引位置的同一列中。

索引 1 处的最大数字是 7，1 位于下一个索引位置的同一列中。

并且索引 2 之后没有数据，因此不返回任何内容。

Answer 1

使用.idxmax为每一行找到最大值所在的列，然后使用df.lookup在同一列中的下一行中找到值.

import pandas as pd

# Ignore the last row
lookups = df.idxmax(axis=1)[:-1]
#0    b
#1    c
#dtype: object

df['data'] = pd.Series(df.lookup(lookups.index+1, lookups))
#   a  b  c  data
#0  1  2  0   6.0
#1  5  6  7   1.0
#2  9  3  1   NaN