根据特定列中的值对数据框行进行排序

Question

我有这个数据框：

d = {'important1': [1.1, 2.2], 'notimportant1': [1.4, 2.5], 'important2': [3.5, 4.2], 'notimportant2': [1.3,2.0]}
important_lst = ['important1', 'important2']
df = pd.DataFrame(data=d)

我想添加另一列，即important_lst中所有列的等级总和。

例如，在当前数据帧中，

• 第一行的等级为：1、3、4、2，因此等级的总和为5（1 + 4）
• 第二行的等级：2、3、4、1，所以等级的总和为6（2 + 4）

Answer 1

您需要axis=1上的rank来确定各列中的rank，然后在sum之后并在轴= 1上使用df.loc来过滤{{1} } cols：

important_lst

---

df['new_col'] = df.rank(1).loc[:,important_lst].sum(1)
print(df)

注意：对浮点数列进行汇总时，如果没有特殊要求将它们四舍五入，则最好将它们保留为浮点数（5.0的整数，即5的整数）。

Answer 2

使用DataFrame.rank通过列表，求和和最后一次转换为整数来过滤列：

df['new_col'] = df.rank(axis=1)[important_lst].sum(axis=1).astype(int)
print (df)
   important1  notimportant1  important2  notimportant2  new_col
0         1.1            1.4         3.5            1.3        5
1         2.2            2.5         4.2            2.0        6