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熊猫按行排序

pandas python

Kevin Choi · 技术社区 · 6 年前

Date        Count_Doc   Sum_Words   S&P 500     Russel 2000  Nasdaq     
2017-02-16  0.069946    3.839240    -0.568454   -0.514334   -0.592410
2017-04-12  1.655428    3.667811    -0.891697   -1.450381   -1.047976
2017-04-19  2.371889    2.110689    -0.284174   0.401092    0.427705
2017-04-20  3.261538    2.995514    1.846039    1.360092    1.660339
2017-05-02  0.738549    2.197852    0.081593    -0.849580   -0.231491

我想保持“count_doc”和“sum_words”列不变,但我正在尝试按其值对其余列进行排序,如下所示:(顺序没有排序,只是死板地填充)

Date        Count_Doc   Sum_Words   1st         2nd         3rd
2017-02-16  0.069946    3.839240    S&P 500     Nasdaq      Russel 2000
2017-04-12  1.655428    3.667811    Nasdaq      S&P 500     Russel 2000
2017-04-19  2.371889    2.110689    Nasdaq      S&P 500     Russel 2000
2017-04-20  3.261538    2.995514    Russel 2000 Nasdaq      S&P 500 
2017-05-02  0.738549    2.197852    Russel 2000 S&P 500     Nasdaq

有没有办法将列的名称作为这样的数据帧值返回?

谢谢您!

2 回复 | 直到 6 年前

Scott Boston 6 年前

使用此:

df = df.set_index(['Date','Count_Doc','Sum_Words'])
df_out = pd.DataFrame(df.columns[df.values.argsort(1)[::-1]].values, 
                       df.index, 
                       columns=['1st','2nd','3rd']).reset_index()
df_out

输出:

         Date  Count_Doc  Sum_Words          1st          2nd          3rd
0  2017-02-16   0.069946   3.839240  Russel 2000       Nasdaq      S&P 500
1  2017-04-12   1.655428   3.667811  Russel 2000       Nasdaq      S&P 500
2  2017-04-19   2.371889   2.110689      S&P 500  Russel 2000       Nasdaq
3  2017-04-20   3.261538   2.995514  Russel 2000       Nasdaq      S&P 500
4  2017-05-02   0.738549   2.197852       Nasdaq      S&P 500  Russel 2000

Haleemur Ali 6 年前

通过对每行的3个索引进行排序,可以向数据框中添加3个附加列。

df[['1st', '2nd', '3rd']] = df.iloc[:, [3,4,5]].apply(lambda x: pd.Series(x.sort_values(ascending=False).index), axis=1)
outputs:

         Date  Count_Doc  Sum_Words     ...               1st          2nd          3rd
0  2017-02-16   0.069946   3.839240     ...       Russel 2000      S&P 500       Nasdaq
1  2017-04-12   1.655428   3.667811     ...           S&P 500       Nasdaq  Russel 2000
2  2017-04-19   2.371889   2.110689     ...            Nasdaq  Russel 2000      S&P 500
3  2017-04-20   3.261538   2.995514     ...           S&P 500       Nasdaq  Russel 2000
4  2017-05-02   0.738549   2.197852     ...           S&P 500       Nasdaq  Russel 2000

在这里,我只选择要对其名称进行排序的3列,然后应用一个函数row wise,它接受一个序列,对其进行排序,获取其索引(即名称),并将索引作为一个新序列返回。

然后将其分配给新列 ['1st', '2nd', '3rd'] .

注意,我使用的排序顺序是降序的,而在您的示例输出中,您只是显示了一个随机顺序。

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