Question

我有一个数据框，其中一些日期作为行，列中的值。要了解一下，df如下所示：

print(df1)

            c1  c2  c3  c4
12/12/2016  38  10   1   8
12/11/2016  44  12  17  46
12/10/2016  13   6   2   7
12/09/2016   9  16  13  26

我想创建一个规则，使它对df1中的每一行进行排名，并创建另一个数据帧，在其中存储一些常数值。例如，为每行的2个最高值分配值k = 5，为最低的2个值分配值y = -9

我想要获得以下df：

            c1  c2  c3  c4
12/12/2016  5    5  -9  -9
12/11/2016  5  -9   -9   5
12/10/2016  5  -9   -9   5
12/09/2016  -9  5   -9   5

我曾考虑过在df1上使用np.partition，但是我对如何创建新的数据框一无所知。任何提示高度赞赏！

谢谢！

Answer 1

将rank与numpy.where和DataFrame建设者一起使用：

arr = np.where(df.rank(axis=1, method='dense') > 2, 5, -9)

df = pd.DataFrame(arr, index=df.index, columns=df.columns)
print (df)
            c1  c2  c3  c4
12/12/2016   5   5  -9  -9
12/11/2016   5  -9  -9   5
12/10/2016   5  -9  -9   5
12/09/2016  -9   5  -9   5

Answer 2

这是NumPy解决方案：

df.iloc[:] = np.where(df.values.argsort(1).argsort(1) > 1, 5, -9)

print(df)

            c1  c2  c3  c4
12/12/2016   5   5  -9  -9
12/11/2016   5  -9  -9   5
12/10/2016   5  -9  -9   5
12/09/2016  -9   5  -9   5

创建新列以根据其他列的排名显示值python

2 个答案: