Question

所以我有一个数据框，基本上每个单元格中都有一个字典。我的索引值是类似[[10,0），（10，），（30,0），（25,2）]的元组列表，并且列只是从1开始编号，然后从此处开始递增。

我想尝试查找索引值和列号，并使其仅返回存储在该单元格中的字典，但保持字典数据类型。我尝试过：

df.loc[[(10,0),(10,),(30,0),(25,2)],[1]].iloc[0]

但是看起来那只是返回一个系列，而我只是得到系列中的第一项。

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我试图使它尽可能简单，但我意识到这可能会更加令人费解。

我有两个数据。 1包含值，2包含结果字典。我想从df 1中的每一列取最高值，并返回位于df2中相同索引值的相应字典。

因此，例如：第1列的最高值为.3818，位于ix val： [（10，），（3，），（0，），（0，10）] 所以id喜欢只返回存储在df2中该索引值的第1列中的字典，所以： {“总净利润”：1449.99999999996，“最大博士数。”

这是df1和df2的样子：

                                     1         2    ...            4         5
[(10,), (2,), (0,), (0, 10)] -0.712821 -0.716000    ...    -0.392000 -0.952703
[(10,), (3,), (0,), (0, 10)]  0.381818  0.209091    ...     1.427273  0.115578
[(15,), (2,), (0,), (0, 10)] -0.929577 -0.527426    ...     0.033755 -0.219409
[(15,), (3,), (0,), (0, 10)] -1.000000 -0.768392    ...    -0.316076 -0.662125
[(20,), (2,), (0,), (0, 10)] -0.863118 -0.535948    ...    -0.513072 -0.735294


                                                                              1                        ...                                                                          5
[(10,), (2,), (0,), (0, 10)]  {'Total Net Profit': -750.0000000001708, 'Max ...                        ...                          {'Total Net Profit': -9900.00000000016, 'Max D...
[(10,), (3,), (0,), (0, 10)]  {'Total Net Profit': 1449.99999999996, 'Max Dr...                        ...                          {'Total Net Profit': -7400.000000000018, 'Max ...
[(15,), (2,), (0,), (0, 10)]  {'Total Net Profit': 200.00000000003115, 'Max ...                        ...                          {'Total Net Profit': -3800.0000000000255, 'Max...
[(15,), (3,), (0,), (0, 10)]  {'Total Net Profit': -1400.0000000000769, 'Max...                        ...                          {'Total Net Profit': -7150.000000000035, 'Max ...
[(20,), (2,), (0,), (0, 10)]  {'Total Net Profit': -400.0000000001336, 'Max ...                        ...                          {'Total Net Profit': -3500.0000000000146, 'Max...

Answer 1

您需要pd.DataFrame.idxmax，请尝试：

df2.loc[df1['1'].idmax(),1]

如何在保持数据类型的同时在数据框单元格中返回单个

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1 个答案: