python - pandas 数据框，并对 n 个最常见的值使用 idmax()

Question

我有一个 pandas 数据框，其中包含行的星期几和列的名称。数据框中的整数表示该人在该工作日进入商店的次数。它看起来像这样:

    names   'Martha'  'Johnny'  'Chloe'  'Tim'
    'Mon'     3          2        0       7
    'Tue'     0          0        3       0
    'Wed'     1          12       3       0
    'Thu'     5          0        3       0

我希望针对每个客户，对他们一周中倾向于购物的日子进行排名，并选择前两名。如果出现重复(例如 Chloe)，顺序并不重要，只要选择三种可能性中的两种即可。如果有人只在一天去过商店(例如蒂姆)，我希望第二个位置为空。这是我想要的输出:

    names  'Most frequent'   '2nd most freq'
    'Martha'    'Thu'            'Mon'
    'Johnny'    'Wed'            'Mon'
    'Chloe'     'Tue'            'Thu'
    'Tim'       'Mon'             NaN

我见过类似的问题询问有关扩展 argmax() 的问题，但没有询问有关扩展 idmax() 的问题。

我当前的计划(伪代码):

    for customer in dataframe:
        for i  = 0,1:
            if all elements zero:
                newdataframe[customer, i] = NaN
            else:
                newdataframe[customer, i] = dataframe.idxmax()[customer]
                dataframe[dataframe.idxmax()[customer], customer] = 0
         return newdataframe

我想象一个比我更有经验的人可能会更有效地做到这一点。你怎么认为？有没有更有效的方法？

Answer 1

由于您还需要第二个最频繁的日期，因此您可以定义一个自定义函数来对每列进行排序。

# your data
# ===========================
df

     Martha  Johnny  Chloe  Tim
Mon       3       2      0    7
Tue       0       0      3    0
Wed       1      12      3    0
Thu       5       0      3    0

# processing
# ======================
def func(col):
    # sort index according column values
    idx_sorted, _ = zip(*sorted(zip(col.index.values, col.values), key=lambda x: x[1]))
    return pd.Series({'most_frequent': idx_sorted[-1], 'second_most_freq': idx_sorted[-2]})

df.apply(func).T

       most_frequent second_most_freq
Martha           Thu              Mon
Johnny           Wed              Mon
Chloe            Thu              Wed
Tim              Mon              Thu

编辑:

# processing
# ======================
import numpy as np

def func(col):
    # sort index according column values
    col = col[col > 0]
    idx_sorted, _ = zip(*sorted(zip(col.index.values, col.values), key=lambda x: x[1]))
    d = dict(zip(np.arange(len(idx_sorted)), idx_sorted[::-1]))
    return pd.Series({'most_frequent': d.get(0, np.nan), 'second_most_freq': d.get(1, np.nan)})

df.apply(func).T

       most_frequent second_most_freq
Martha           Thu              Mon
Johnny           Wed              Mon
Chloe            Thu              Wed
Tim              Mon              NaN