如何對列求和然后在 Pandas python 中對它們進行排序

Question

下面是一個示例 DataFrame，數據在 .csv 文件中。

  EPISODE_Number EPISODE_TITLE  object1  object2  object3  object4  object5
0         S01E01             A        1        1        0        0        0
1         S01E02             B        0        0        0        1        0
2         S01E03             C        1        1        0        0        1
3         S01E04             D        0        1        1        1        0
4         S01E05             E        1        0        0        1        0
5         S01E06             F        1        1        0        1        1
6         S01E07             G        0        0        0        1        1
7         S01E08             H        0        1        0        0        0
8         S01E09             I        1        1        0        1        1
9         S01E10             J        0        1        1        0        0

我想得到每個對象的總和，然后將對象從大到小排序（僅限前 10 名）

以下是我到目前為止的代碼：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("TV_show.csv")
sume_s =  data[data.sum(0).sort_values(ascending=False)[2:6].index]

輸出應如下所示：

object2: 7
object4: 6
object1: 5
object5: 4
object3: 2

但我收到以下錯誤：

    indexer = non_nan_idx[non_nans.argsort(kind=kind)]
TypeError: '>' not supported between instances of 'numpy.ndarray' and 'str'

Answer 1

將DataFrame.iloc與 sum 一起使用，並為前 10 名添加Series.nlargest ：

sume_a = data.iloc[:, 2:7].sum().nlargest(10)
print (sume_a)
object2    7
object4    6
object1    5
object5    4
object3    2
dtype: int64

像評論解決方案一樣工作：

sume_a = data.iloc[:, 2:7].sum().sort_values(ascending=False).head(10)