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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
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- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
基于 pandas DataFrame df
,我进行了排名,可以在 rank_df
中看到。
现在,我想创建一个新的 DataFrame 结果
,其中包含三列["first", "second", "third"]
。此 DataFrame 应填充 rank_df
的相应列名称。例如,结果
的第一行可能包含['ticker_3', 'ticker_1', 'ticker_4']
。换句话说,results
的列 first
应始终包含排名最高的rank_df 列名称。等等...
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(123)
cols = ["ticker_" + str(i + 1) for i in range(5)]
df = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 5), columns=cols)
df
输出:
ticker_1 ticker_2 ticker_3 ticker_4 ticker_5
0 0.696469 0.286139 0.226851 0.551315 0.719469
1 0.423106 0.980764 0.684830 0.480932 0.392118
2 0.343178 0.729050 0.438572 0.059678 0.398044
生成rank_df:
rank_df = df.rank(axis=1, method="first", ascending=False)
rank_df
输出:
ticker_1 ticker_2 ticker_3 ticker_4 ticker_5
0 2.0 4.0 5.0 3.0 1.0
1 4.0 1.0 2.0 3.0 5.0
2 4.0 1.0 2.0 5.0 3.0
需要生成结果,
# NaNs in this final DataFrame needs to be filled with the respective column names
results = pd.DataFrame(None, index=rank_df.index, columns=["first", "second", "third"])
最佳答案
IIUC,您可以尝试使用argsort
:
print(df)
ticker_1 ticker_2 ticker_3 ticker_4 ticker_5
0 0.548814 0.715189 0.602763 0.544883 0.423655
1 0.645894 0.437587 0.891773 0.963663 0.383442
2 0.791725 0.528895 0.568045 0.925597 0.071036
results[:] = df.columns.to_numpy()[np.argsort(-df)][:,:3] #change 3 to n as reqd
print(results)
first second third
0 ticker_2 ticker_3 ticker_1
1 ticker_4 ticker_3 ticker_1
2 ticker_4 ticker_1 ticker_3
关于python - 根据条件提取pandas列名,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61562029/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!