我是python的新手。我想从所有列中找到重复行元素的最大值(即5到101),并在输出中显示其行和列索引标签。最大值应该是绝对的。 (与+或-无关)行索引组将重复重复'n'次。对于每个“第n个”行索引组,我希望每个组具有“ n”个最大值及其索引位置。
在我的数据集中,行索引5,10,12,101以相同的顺序重复3次(对于FX,FY和FZ)。因此,我的输出必须为每个组FX,FY,FZ显示2个最大值。如果我的行索引(5,10,12,101)以相同的顺序重复'n'次,则Output必须显示'n'Max。 ,FY和FZ的值。
数据框
df=pd.DataFrame({'E_at_0': [43, -53, 45, -17, 19, 11, 32, 36, 19, 11, 32, 36],
'E_at_10': [-47, 47, 46, -18, 16, 12, 34, -52, 16, 12, 34, -71],
'E_at_20': [56, 43, -41, 29, 14, 13, 33, 43, 14, 13, 33, 43],
'E_at_30': [-46, 16, -40, -11, 15, 33, -39, -22, 15, 63, -39, -22]}, index=[5, 10, 12, 101, 5, 10, 12, 101, 5, 10, 12, 101])
df = pd.read_csv ('Allgroups.csv')
df = df.set_index('Ele_Num')
a = int(input("Enter total number of groups: "))
def f(x):
x1 = x.abs().stack()
x2 = x.stack()
x = x2.iloc[np.argsort(-x1)].head(2)
return x
groups = (df.index == 5).cumsum()
df1 = df.groupby(groups).apply(f).reset_index(level=[1,2])
df1.columns = ['Ele_Num','Column','Values']
print (df1)
df1.to_csv('Group_Output.csv', encoding='utf-8', index=True)
for i in range (1,a+1):
print (df1.loc[i])
预期结果:
2 Largest Values from FX:
Element No Column Values
1 5 E_at_20 56
1 10 E_at_0 -53
2 Largest Values from FY:
Element No Column Values
2 101 E_at_10 -52
2 101 E_at_20 43
2 Largest Values from FZ:
Element No Column Values
3 101 E_at_10 71
3 10 E_at_30 -63
实际结果:
Element No Column Values
1 5 E_at_20 56
1 10 E_at_0 -53
2 101 E_at_10 -71
2 10 E_at_30 63
Element No Column Values
1 5 E_at_20 56
1 10 E_at_0 -53
Element No Column Values
2 101 E_at_10 -71
2 10 E_at_30 63
答案 0 :(得分:1)
如果只有3
个或几个组,我建议创建用于映射的字典:
d = {1:'FX', 2:'FY', 3:'FZ'}
for i in range (1,a+1):
print (d[i])
print (f'{a} Largest Values from {d[i]}')
print (df1.loc[i])