python - 如何在 Python 中使用 Pandas 从特定列中查找重复行元素的最大绝对值并显示行和列索引

Question

我是 python 新手。我想从重复行元素的所有列中找到前 2 个最大值(即 5 到 4100)，并在输出中显示其各自的行和列索引标签。最大值应该是绝对值。 (不考虑 + 或 - 符号)我的数据结构如图所示:

df = pd.DataFrame({'E_at_0': [43, -53, 45, -17, 45, 19, 11, 32, 36, 32], 
                   'E_at_10': [-47, 47, 46, -18, 53, 16, 12, 34, -71, -34], 
                   'E_at_20': [56, 43, 41, 29, 36, 14, 13, -37, 43, 38], 
                   'E_at_30': [-46, 16, -40, 31, 42, 15, 63, -39, 52, 39]}, index=[5, 10, 12, 101, 4100, 5, 10, 12, 101, 4100])

df.index.name='Ele_Num'

Ele_num 列是我的索引列。

行索引将继续重复 'n' 次。对于每个“第 n 个”数据集，我想要 2 个最大值及其索引位置。

代码正在使用 Pandas

df = pd.read_csv ('trial.csv')

df = df.set_index('Ele_Num')

s = df.abs().stack()

mask = s == s.max()

df1 = df.stack()[mask].reset_index()

df1.columns = ['Element No','Column','Values']

print (df1)

df1.to_csv('trial_output.csv', encoding='utf-8', index=True)

预期结果:

对于第一组行(即对于索引 5,10,12,101,4100)

                    Ele_Num   E_at_20
                      5          56

对于第二组行(即再次为索引 5,10,12,101,4100)

                    Ele_Num   E_at_10
                      101       -71

行索引将继续重复 'n' 次。对于每个“第 n 个”数据集，我想要 2 个最大值及其索引位置。

实际结果:

  Ele_Num   E_at_30
    101       -71

Answer 1

使用argsort in descending order对于具有绝对值的位置，并将其用于选择没有 abs 的堆叠值:

N = 4
s = df.abs().stack()
df1 = df.stack().iloc[np.argsort(-s)].head(N).reset_index()
df1.columns = ['Element No','Column','Values']
print (df1)
   Element No   Column  Values
0         101  E_at_10     -71
1          10  E_at_30      63
2           5  E_at_20      56
3          10   E_at_0     -53