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Question

我有一个像下面这样的pandas DataFrame。

df = pd.DataFrame({"A": [3,1,2,4,5,3,4,10], "B": [1,3,2,4,0,0,1,0]})

行值0到10是推荐（10是最好的）。一个DataFrame列是与0到10推荐相关的类别（A，B等）。所有类别都具有相同的权重，但每行与一个项目相关。

我希望对最大值组合为两个（或更多）类别的项目对DataFrame进行排序。因此，如果与项目相关的行在类别A中的值为10但在类别B中的值为0，那么这将不是最高评级项目的预期解决方案。在上面给出的示例中，值为[4,4]的行将是最佳选择。

我的groupby解决方案没有给出预期的结果。

grouped = df.groupby(['A', 'B'])
grouped[["A", "B"]].max().sort(ascending=False)

结果：

        A   B
A   B       
10  2   10  0
5   0   5   0
4   4   4   4
    1   4   1
3   1   3   1
    0   3   0
2   2   2   2
1   3   1   3

基于行的总和也不会产生预期的结果，因为它不区分类别。

Answer 1

df = pd.DataFrame({"A": [3,1,2,4,5,3,4,10], "B": [1,3,2,4,0,0,1,0]})

然后计算数据框中每列的等级

rank = df.rank(method = "dense")
rank

Out[44]:
    A   B
0   3   2
1   1   4
2   2   3
3   4   5
4   5   1
5   3   1
6   4   2
7   6   1

在数据框中添加一个新列，这是基于所有类别的总排名

df['total_rank'] = rank.sum(axis = 1)
df


Out[46]:
    A   B   total_rank
0   3   1   5
1   1   3   5
2   2   2   5
3   4   4   9
4   5   0   6
5   3   0   4
6   4   1   6
7   10  0   7

最后按总排名

对数据框进行排序

df.sort(columns='total_rank' , ascending = False)


Out[49]:
    A   B   total_rank
3   4   4   9
7   10  0   7
4   5   0   6
6   4   1   6
0   3   1   5
1   1   3   5
2   2   2   5
5   3   0   4

Answer 2

这个怎么样

df['pos'] = df.A/df.A.mean() + df.B/df.B.mean()
df.sort( columns='pos', ascending=False)

#    A  B       pos
#3   4  4  3.909091
#7  10  0  2.500000
#1   1  3  2.431818
#2   2  2  1.954545
#6   4  1  1.727273
#0   3  1  1.477273
#4   5  0  1.250000
#5   3  0  0.750000

如果您想要排名['A','B','C', ...]

的列数更多

cols = ['A','B'] # ,'C', 'D', ... ]
df['pos'] = pandas.np.sum([ df[col]/df[col].mean() for col in cols ],axis=0)

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因为0被认为是质量值（最低），我会修改我的答案如下（不确定它会产生很大的不同）

df['pos'] = (df.A+1)/(df.A.max()+1) + (df.B+1)/(df.B.max()+1)
df.sort( columns='pos', ascending=False)
#    A  B       pos
#3   4  4  1.454545
#7  10  0  1.200000
#1   1  3  0.981818
#2   2  2  0.872727
#6   4  1  0.854545
#0   3  1  0.763636
#4   5  0  0.745455
#5   3  0  0.563636

Pandas DataFrame获取列组合的最大值

2 个答案:

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