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python - 在保留列的同时对数据框行进行排序

问题描述

我有一个熊猫数据框，如下所示：

         U1      U2      U3                                                      
U1       1.0     0.0     0.2 
U2       0.4     1.0     0.0
U3       0.0     0.45    1.0

这里，U1、U2 和 U3 是索引和列标题。我想对每一行中的值进行排序，然后从每一行中选择前 20 个。但是，在排序之后，我还需要知道一个特定的值来自哪一行和哪一列。例如，如果我单独对每一行进行排序，我会得到：

         U2      U3      U1                                                      
U1       0.0     0.2     1.0

第一排

         U3      U1      U2                                                     
U2       0.0     0.4     1.0

第 2 行

         U1      U2      U3                                                      
U3       0.0     0.45    1.0

第三排。

但是，现在每一行的列顺序都不同。是否有一种有效的方式/数据结构（最好是数据框或 numpy 数组），我可以在其中聚合这些排序信息？

标签： pythonpandasnumpydataframe

解决方案

您可以使用numpy.argsortfor 位置，然后重新排序列的值和 DataFrame 的值：

pos = df.values.argsort(axis=1)
df1 = pd.DataFrame(df.columns[pos], index=df.index)
print (df1)
     0   1   2
U1  U2  U3  U1
U2  U3  U1  U2
U3  U1  U2  U3

arr1 = df.columns.values[pos]
print (arr1)
[['U2' 'U3' 'U1']
 ['U3' 'U1' 'U2']
 ['U1' 'U2' 'U3']]

通过pos使用改变位置：

df2 = pd.DataFrame(df.values[np.arange(len(df))[:, None], pos], index=df.index)
print (df2)
      0     1    2
U1  0.0  0.20  1.0
U2  0.0  0.40  1.0
U3  0.0  0.45  1.0

arr2 = df.values[np.arange(len(df))[:, None], pos]
print (arr2)
[[0.   0.2  1.  ]
 [0.   0.4  1.  ]
 [0.   0.45 1.  ]]

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