Question

使用此数据框：

item  XP_home       XP_away 
A     0.000000      5.229861  
B     6.412500      0.000000  
C     5.037361      0.000000  
D     0.000000      3.394792

我可以这样排序：

df = df.sort_values(by='XP_home', ascending=False).head(2)

并获得：

B     6.412500      0.000000  
C     5.037361      0.000000

或：

df = df.sort_values(by='XP_away', ascending=False).head(2)

并获得：

A     0.000000      5.229861  
D     0.000000      3.394792

但是我如何按两个列值的最高值进行排序，以获得：

item  XP_home       XP_away 
B     6.412500      0.000000
A     0.000000      5.229861    
C     5.037361      0.000000  
D     0.000000      3.394792

Answer 1

让我们尝试argsort

out = df.iloc[(-df.filter(like = 'XP').max(1)).argsort()]
  item   XP_home   XP_away
1    B  6.412500  0.000000
0    A  0.000000  5.229861
2    C  5.037361  0.000000
3    D  0.000000  3.394792

Answer 2

您可以按行对最大值进行排序：

print (df.assign(val=df[["XP_home", "XP_away"]].max(1))
         .sort_values("val", ascending=False).drop("val", 1))

  item   XP_home   XP_away
1    B  6.412500  0.000000
0    A  0.000000  5.229861
2    C  5.037361  0.000000
3    D  0.000000  3.394792

Answer 3

自pandas 1.1.0起，您可以使用key自变量计算排序值

df.sort_values('XP_home', key=lambda _: df[['XP_away', 'XP_home']].max(1), ascending=False)

出局：

  item   XP_home   XP_away
1    B  6.412500  0.000000
0    A  0.000000  5.229861
2    C  5.037361  0.000000
3    D  0.000000  3.394792

熊猫按两个列值排序

3 个答案: