我有一个像这样的 Pandas 数据框:
column0 column1 column2 column3 column4
row0 179319.0 180895.0 94962.0 130734.0 0
row1 89659.5 90447.5 47481.0 65367.0 0
row2 59773.0 60298.33333 31654.0 43578.0 0
row3 44829.75 45223.75 23740.5 32683.5 0
row4 35863.8 36179.0 18992.4 26146.8 0
row5 29886.5 30149.16666 15827.0 21789.0 0
row6 25617.0 25842.14285 13566.0 18676.28571 0
row7 22414.875 22611.875 11870.25 16341.75 0
row8 19924.33333 20099.44444 10551.33333 14526.0 0
我想得到一些像 9(行数)最高值的索引，或者像每列的最高值的计数，比如:
column0 column1 column2 column3 column4
3 3 1 2 0
在我的示例中，9 个最高值将是来自第 0 行的 column0、column1、column2 和 column3 的值，来自 row1 的 column0、column1 和 column3 的值，以及来自 row2 的 column0 和 column1 的值。
有什么想法吗？谢谢!
最佳答案
堆栈 之后的 IIUC nlargest
df.stack().nlargest(9).groupby(level=1).count().reindex(df.columns,fill_value=0)
Out[48]:
column0 3
column1 3
column2 1
column3 2
column4 0
dtype: int64
关于python - 数据框中的 n 个最高值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55766531/