[英]Find row-index of highest value in given column of dataframe
我想通過增加列number
值來排序DataFrame,並獲取該最大值的索引。 (此處是第二行,因此結果應為'BCD':
number L-word ID
ABC 1 Lord ABC works
BCD 25 Land BCD works
CDE 3 Loft CDE works
(是否有一種解決方案不像我的以下hack那樣遙不可及?我通過添加具有相同名稱的另一列來解決此問題,只是為了使我理解這通常是如何工作的),這是我的代碼想出了:
numbers_ordered = df.sort_values(['number'], ascending = False, na_position='last')
df = numbers_ordered[:1]
a = dict(df.head())
b = a['ID']
b = str(b)
c = b[:2]
這似乎令人難以置信,應該有一個簡單的選擇來執行此操作,但是我在熊貓和www的文檔中找不到它。 我的想法是更改索引(類似df = df.reset_index()),然后將舊索引轉換為新列,但這仍然不是最終解決方案,因為我認為應該有一個選擇只是“提取” “我的df熱門歌曲的索引?
import pandas
import numpy as np
df = pandas.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=['Col1','Col2','Col3'])
print df
print df['Col1'].argmax()
輸出
Col1 Col2 Col3
0 0.583251 -0.014694 1.516529
1 0.274758 0.438513 0.994992
2 0.601611 1.753035 0.864451
3 -0.971775 -1.461290 0.121570
4 2.239460 -1.099298 -1.953045
5 2.314444 0.215336 0.470668
6 -0.138696 0.422923 -0.624436
7 0.602329 -0.015627 0.023715
8 0.594784 0.739058 1.094646
9 -0.104579 0.557339 1.977929
5
在Pandas中有很多查詢索引的方法,但尚不清楚您需要什么。
這里有幾個:
In [48]: df['number'].argmax()
Out[48]: 'BCD'
In [49]: df.index
Out[49]: Index(['ABC', 'BCD', 'CDE'], dtype='object')
In [50]: df.index == 'BCD'
Out[50]: array([False, True, False], dtype=bool)
In [51]: df.query("index in ['BCD','ABC']")
Out[51]:
number L-word ID
ABC 1 Lord ABC works
BCD 25 Land BCD works
In [52]: df.loc[['ABC','CDE','CDE']]
Out[52]:
number L-word ID
ABC 1 Lord ABC works
CDE 3 Loft CDE works
CDE 3 Loft CDE works
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