如何在Python中使用Pandas从特定列中查找重复行元素的最大绝对值并显示行索引和列索引

时间:2019-05-14 10:37:58

标签: python pandas numpy dataframe max

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:

My Dataset

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:

What I am getting

  Ele_Num   E_at_30
    101       -71

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

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