如何获取数据帧熊猫中每一行的前n个值

Question

我有一个很大的df（64001行x 1600列），并且我既需要列名，又需要相应列的值。到目前为止，我设法获得了列名，并使用它们创建了一个数据框，如下所示。

原始数据框概述：

使用此代码：

df=df.apply(lambda s: s.abs().nlargest(5).index.tolist(), axis=1)
df=df.to_frame()
df[['MS_filename_1','MS_filename_2', 'MS_filename_3', 'MS_filename_4', 'MS_filename_5']] = pd.DataFrame(df[0].values.tolist(),index= df.index)
df = df.drop([0], axis=1)

输出：

我想要的输出将是另一个表格，如lastone，但它应该显示 Top n值（排名前1、2、3、4和列名称），而不是列名 5）。

我希望能一窥如何获得第二张桌子。

路易斯

Answer 1

这是一种方法：

# minimal example
df = pd.DataFrame({'col1': pd.np.random.randint(2, 20, 6),
                  'col2': pd.np.random.randint(2, 20, 6),
                  'col3': pd.np.random.randint(2, 20, 6)})

# set it accordingly
topn = 2
newdf = df.apply(np.sort, axis=1).apply(lambda x: x[:n]).apply(pd.Series)
newdf.columns = ['MS_filename_1','MS_filename_2']

   MS_filename_1  MS_filename_2
0              3              6
1              8             10
2              3              5
3              4             16
4              4              8
5              7             13

希望这给您一些想法。