我是python的新手。我想从所有列中找到重复行元素的前2个最大值(即5到4100),并在输出中显示其各自的行和列索引标签。最大值应为绝对值。 (与+或-无关)我的数据结构如下图所示:
df = pd.DataFrame({'E_at_0': [43, -53, 45, -17, 45, 19, 11, 32, 36, 32],
'E_at_10': [-47, 47, 46, -18, 53, 16, 12, 34, -71, -34],
'E_at_20': [56, 43, 41, 29, 36, 14, 13, -37, 43, 38],
'E_at_30': [-46, 16, -40, 31, 42, 15, 63, -39, 52, 39]}, index=[5, 10, 12, 101, 4100, 5, 10, 12, 101, 4100])
df.index.name='Ele_Num'
Ele_num列是我的索引列。
行索引将重复重复'n'次。对于每个“第n个”数据集,我想要2个最大值及其索引位置。
代码正在使用熊猫
df = pd.read_csv ('trial.csv')
df = df.set_index('Ele_Num')
s = df.abs().stack()
mask = s == s.max()
df1 = df.stack()[mask].reset_index()
df1.columns = ['Element No','Column','Values']
print (df1)
df1.to_csv('trial_output.csv', encoding='utf-8', index=True)
预期结果:
对于第一组行(即对于索引5,10,12,101,4100)
Ele_Num E_at_20
5 56
对于第二组行(即再次针对索引5,10,12,101,4100)
Ele_Num E_at_10
101 -71
行索引将重复重复'n'次。对于每个“第n个”数据集,我想要2个最大值及其索引位置。
实际结果:
Ele_Num E_at_30
101 -71
答案 0 :(得分:1)
将argsort in descending order用于具有绝对值的位置,并将其用于选择不带abs的堆叠值:
N = 4
s = df.abs().stack()
df1 = df.stack().iloc[np.argsort(-s)].head(N).reset_index()
df1.columns = ['Element No','Column','Values']
print (df1)
Element No Column Values
0 101 E_at_10 -71
1 10 E_at_30 63
2 5 E_at_20 56
3 10 E_at_0 -53