我有这样的数据框
A B C D
0 0.037949 0.021150 0.127416 0.040137
1 0.025174 0.007935 0.011774 0.003491
2 0.022339 0.019022 0.024849 0.018062
3 0.017205 0.051902 0.033246 0.018605
4 0.044075 0.044006 0.065896 0.021264
我想获取每列具有3个最大值的索引值的数据框。所需的输出
A B C D
0 4 3 0 0
1 0 4 4 4
2 1 0 3 3
答案 0 :(得分:1)
您可以通过NumPy argsort
,然后切片:
res = pd.DataFrame(df.values.argsort(0), columns=df.columns)\
.iloc[len(df.index): -4: -1]
print(res)
A B C D
4 4 3 0 0
3 0 4 4 4
2 1 0 3 3
答案 1 :(得分:1)
类似的事情应该起作用:
您可以使用nlargest函数来获取最高的3
值。
In [1979]: result = pd.DataFrame([df[i].nlargest(3).index.tolist() for i in df.columns]).T
In [1974]: result
Out[1974]:
A B C D
0 4 3 0 0
1 0 4 4 4
2 1 0 3 3
答案 2 :(得分:1)
给予
>>> df
A B C D
0 0.037949 0.021150 0.127416 0.040137
1 0.025174 0.007935 0.011774 0.003491
2 0.022339 0.019022 0.024849 0.018062
3 0.017205 0.051902 0.033246 0.018605
4 0.044075 0.044006 0.065896 0.021264
您可以将DataFrame.apply
与Series.nlargest
结合使用:
>>> df.apply(lambda s: pd.Series(s.nlargest(3).index))
A B C D
0 4 3 0 0
1 0 4 4 4
2 1 0 3 3