獲取 dataframe 中的 n 個最高值也包含字符串

Question

我有一個 dataframe ，我想在每列中找到 n 個最高的數字。 有多種方法可以做到這一點，但似乎都失敗了，因為字符串也在 dataframe 中。 我嘗試了多種方法來解決這個問題，但我總是被字符串的存在所困擾。

由於某些單元格包含%的所有字符串類型列的一攬子遺漏將不起作用。 但是，忽略包含 AZ 的單元格會起作用。

示例 dataframe：

import pandas as pd
test_data = {
            'Animal': ['Otter', 'Turtle', 'Chicken'],
            'Squeak Appeal': [12.8, 1.92, 11.4],
            'Richochet Chance': ['8%', '30%', '16%'],
            }            
test_df = pd.DataFrame(
                        test_data,
                        columns=['Animal', 'Squeak Appeal','Richochet Chance']
                    )

一） 。 嘗試使用apply ：

test_df.apply(
            lambda x: pd.Series
            (x.str.strip('%').astype(float).nlargest(2).index)
            )

AttributeError: ('Can only use .str accessor with string values!', 'occurred at index Squeak Appeal')

ii)。 一個）。 嘗試使用for-loop ：

headers = list(test_df.columns.values)
for header in headers:
    if not ['a-z'] in test_df[header]:
        max_value = (
                  test_df[header]
                  .str.strip('%')          # remove the ending %
                  .astype(float)           # convert to float
                  .nlargest(10).index       # nlargest and index
                  )

TypeError: unhashable type: 'list'

ii)。 乙）。 我還嘗試排除“e”作為通過if-statement的實驗：

#...
    if not 'e' in test_df[header]:
#...

AttributeError: Can only use .str accessor with string values!

三）。 我嘗試使用numpy ，因為我在其他地方看到過使用它，但並沒有真正理解這個想法：

import numpy as np
N = 3
a = np.argsort(-test_df.values, axis=0)[-1:-1-N:-1]
b = pd.DataFrame(df.index[a], columns=df.columns)
print (b)

TypeError: bad operand type for unary -: 'str'

我可以打開 go 但我覺得這會浪費文本空間。 誰能指出我正確的方向？

示例結果：

print(richochet_chance_max)

    Animal  Squeak Appeal Richochet Chance
1   Turtle           1.92              30%
2  Chicken          11.40              16%


print(squeak_appeal_max)

    Animal  Squeak Appeal Richochet Chance
1    Otter          12.8               8%
2  Chicken          11.4              16%

Answer 1

您可以將字符串列轉換為float ，然后在獲得 n 個最大值后將其轉換回str ：

# Convert the string column to float
test_df['Richochet Chance'] = test_df['Richochet Chance'].str.strip('%').astype(float)
# Get nlargest as you want
test_df = test_df.nlargest(2, columns=['Squeak Appeal', 'Richochet Chance'])
# Convert the string column back to string
test_df['Richochet Chance'] = test_df['Richochet Chance'].map(lambda x: f'{x:.0f}%')

Output 對於nlargest = 2 ：

    Animal  Squeak Appeal Richochet Chance
0    Otter           12.8               8%
2  Chicken           11.4              16%