要按顺序获取pandas数据帧中最高、次高等数字的索引和列,可以使用以下步骤:
import pandas as pd
data = {'A': [10, 20, 30, 40, 50],
'B': [15, 25, 35, 45, 55],
'C': [12, 22, 32, 42, 52]}
df = pd.DataFrame(data)
idxmax()
函数来获取最高数字的索引和列。idxmax()
函数返回最大值的索引,可以通过指定axis
参数来选择在行或列上查找最大值。max_index = df.idxmax().tolist()
max_column = df.columns.get_loc(df.idxmax().values[0])
nlargest()
函数来获取次高数字的索引和列。nlargest()
函数返回指定列中最大的n个值,可以通过指定n
参数来选择获取的数量。n = 2 # 获取次高数字
n_index = df.stack().nlargest(n).index.tolist()
n_column = df.columns.get_loc(n_index[0][1])
完整的代码如下:
import pandas as pd
data = {'A': [10, 20, 30, 40, 50],
'B': [15, 25, 35, 45, 55],
'C': [12, 22, 32, 42, 52]}
df = pd.DataFrame(data)
max_index = df.idxmax().tolist()
max_column = df.columns.get_loc(df.idxmax().values[0])
n = 2 # 获取次高数字
n_index = df.stack().nlargest(n).index.tolist()
n_column = df.columns.get_loc(n_index[0][1])
print("最高数字的索引和列:")
print("索引:", max_index)
print("列:", max_column)
print("次高数字的索引和列:")
print("索引:", n_index)
print("列:", n_column)
这样,你就可以按顺序获取pandas数据帧中最高、次高等数字的索引和列了。
请注意,以上代码示例中没有提及任何特定的云计算品牌商,因为这与云计算领域的专业知识和相关产品无关。
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