Pandas数据帧：为子集选择max by column

Question

对熊猫来说相当新，并试图找到解决以下问题的简单方法：

我有一个大的相关矩阵（几千行/列）作为数据帧，并希望按列提取最大值，不包括当前存在于所有列中的“1”（矩阵的对角线）。 / p>

尝试了.max（）。imax（）的各种变体，包括以下内容：

corr.drop(corr.idxmax()).max()

但只能得到无意义的结果。任何帮助都非常感谢。

Answer 1

您可以使用np.fill_diagonal

df_values=df.values.copy()
np.fill_diagonal(df_values,-np.inf)
df_values.max(0)

或者使用单行，您可以使用：

df.values[~np.eye(df.shape[0],dtype=bool)].reshape(df.shape[0]-1,-1).max(0)

Answer 2

这将获得每列的第二高值。

作为数组：

np.partition(df.values, len(df)-2, axis=0)[len(df)-2]

或在数据框中：

pd.DataFrame(np.partition(df.values, len(df)-2, axis=0)[len(df)-2],
             index=df.columns, columns=['2nd'])