大熊猫排序没有给出预期的结果

Question

基本的基本问题，但不能正确。我试图按分数排序，然后获得与最高分相关的顶级名称。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'score' :[1,5,7,999], 'name':['jack','jill','chris','kevin']})
df.sort_values(by= 'score', ascending=False, inplace=True)
df
df.name[0]

然而，通过这种方法，我得到杰克而不是凯文，因为它似乎按照名称在数据框创建中出现的顺序进行。我错过的显而易见的事情是什么？

Answer 1

这是因为当您访问df.name[0]时，它指向行的索引（通过调用df.index签出）。名称为jack的行的索引值为0，因为当您创建df时，第一个实例为jack。

要访问已排序的df的第一行，请使用.iloc进行位置索引（如果需要基于标签的索引，请使用.loc。）

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'score' :[1,5,7,999], 'name':['jack','jill','chris','kevin']})
df.sort_values(by= 'score', ascending=False, inplace=True)
df
df.name.iloc[0]

返回kevin。

Answer 2

索引可以由reset_index重组。

在你的情况下，在sort_values重组索引之后执行下面。

df.reset_index(drop=True, inplace=True)

Answer 3

试试这个。idxmax

df.loc[df.score.idxmax(),'name']

Out[5631]: 'kevin'