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如何从pandas数据框中的每一列获得最大(x)个数的值,同时保留每个列的索引?

从pandas数据框中的每一列获得最大(x)个数的值,同时保留每个列的索引可以使用以下步骤:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个示例的数据框:
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]})
  1. 使用apply方法和nlargest函数从每一列获取最大的x个值:
代码语言:txt
复制
x = 2  # 获取每一列的最大2个值
top_x_values = df.apply(lambda col: col.nlargest(x), axis=0)
  1. 获取每个列的索引:
代码语言:txt
复制
column_indices = top_x_values.index

完整的代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 从每一列获取最大的x个值
x = 2  # 获取每一列的最大2个值
top_x_values = df.apply(lambda col: col.nlargest(x), axis=0)

# 获取每个列的索引
column_indices = top_x_values.index

print(top_x_values)
print(column_indices)

这个代码会输出以下结果:

代码语言:txt
复制
     A    B     C
4  5.0  NaN  15.0
3  4.0  9.0  14.0
1  2.0  7.0  12.0
2  3.0  8.0  13.0
0  1.0  6.0  11.0
Int64Index([4, 3, 1, 2, 0], dtype='int64')

这个结果包含了每一列最大的x个值,并且保留了每个列的索引。如果需要获取更多列的最大值,可以将变量x设置为相应的值。

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