Question

我有一个带有排序列的数据框，像这样：

df = pd.DataFrame({q: np.sort(np.random.randn(10).round(2)) for q in ['blue', 'green', 'red']})
       blue  green   red
    0 -2.15  -0.76 -2.62
    1 -0.88  -0.62 -1.65
    2 -0.77  -0.55 -1.51
    3 -0.73  -0.17 -1.14
    4 -0.06  -0.16 -0.75
    5 -0.03   0.05 -0.08
    6  0.06   0.38  0.37
    7  0.41   0.76  1.04
    8  0.56   0.89  1.16
    9  0.97   2.94  1.79

我想知道的是，每一列中整帧中有多少 n 个最小元素。这是我唯一想到的：

is_small = df.isin(np.partition(df.values.flatten(), n)[:n])

n = 10看起来像这样：

        blue  green    red
    0   True   True   True
    1   True  False   True
    2   True  False   True
    3   True  False   True
    4  False  False   True
    5  False  False  False
    6  False  False  False
    7  False  False  False
    8  False  False  False
    9  False  False  False

然后通过应用np.sum，我得到与每一列相对应的数字。

我对这种解决方案不满意，因为它绝不利用原始数据的排序性。全部将数据分区，然后检查全部数据是否在分区中。这似乎很浪费，而且我似乎找不到更好的方法。

Answer 1

让我们说，您正在寻找最小的10个，您可以堆叠并找到10个最小的value_count

df.stack().nsmallest(10).index.get_level_values(1).value_counts()

你得到

red      5
blue     4
green    1

Answer 2

认为您可以将n个最小值中的最大值与已分区的值进行比较，然后使用idxmin来利用排序后的性质-

# Find largest of n smallest numbers
N = (np.partition(df.values.flatten(), n)[:n]).max()
out = (df<=N).idxmin(axis=0)

样品运行-

In [152]: np.random.seed(0)

In [153]: df = pd.DataFrame({q: np.sort(np.random.randn(10).round(2)) \
          for q in ['blue', 'green', 'red']})

In [154]: df
Out[154]: 
   blue  green   red
0 -0.98  -0.85 -2.55
1 -0.15  -0.21 -1.45
2 -0.10   0.12 -0.74
3  0.40   0.14 -0.19
4  0.41   0.31  0.05
5  0.95   0.33  0.65
6  0.98   0.44  0.86
7  1.76   0.76  1.47
8  1.87   1.45  1.53
9  2.24   1.49  2.27

In [198]: n = 5

In [199]: N = (np.partition(df.values.flatten(), n)[:n]).max()

In [200]: (df<=N).idxmin(axis=0)
Out[200]: 
blue     1
green    1
red      3
dtype: int64

使用排序的列更有效地获取数据框中最小的整体元素分布

2 个答案: