将数据框python中每一行的前h值乘以k答案

【问题标题】：Multiply top h values times k for each row in a dataframe python将数据框python中每一行的前h值乘以k
【发布时间】：2019-03-26 16:28:45
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含一些日期作为行和列中的值。要知道 df 如下所示：

            c1  c2  c3  c4
12/12/2016  38  10   1   8
12/11/2016  44  12  17  46
12/10/2016  13   6   2   7
12/09/2016   9  16  13  26

我正在尝试找到一种方法来遍历每一行并仅将前 2 个值乘以 k = 3。结果应该在现有 df 的新列中。任何建议或提示都非常感谢！

谢谢！

【问题讨论】：

我真的很抱歉我忘了说要创建的新列是前 2 个值乘以 3 的总和。对于第一行 '12/12/2016' 我应该得到 ( 38*3)+(8*3) = 138 再次抱歉之前没有指定。
是的！很抱歉造成混乱，绝对是 (38*3)+(10*3) = 144

标签： python pandas loops top-n

【解决方案1】：

在groupby + nlargest 之后使用update

df.update(df.stack().groupby(level=0).nlargest(2).mul(k).reset_index(level=0,drop=True).unstack())
df
Out[1036]: 
               c1    c2  c3     c4
12/12/2016  114.0  30.0   1    8.0
12/11/2016  132.0  12.0  17  138.0
12/10/2016   39.0   6.0   2   21.0
12/09/2016    9.0  48.0  13   78.0

【讨论】：

【解决方案2】：

`nlargest`

df.assign(newcol=df.apply(sorted, 1).iloc[:, -2:].sum(1) * 3)

            c1  c2  c3  c4  newcol
12/12/2016  38  10   1   8     144
12/11/2016  44  12  17  46     270
12/10/2016  13   6   2   7      60
12/09/2016   9  16  13  26     126

`partition`

df.assign(newcol=np.partition(df, -2)[:, -2:].sum(1) * 3)

            c1  c2  c3  c4  newcol
12/12/2016  38  10   1   8     144
12/11/2016  44  12  17  46     270
12/10/2016  13   6   2   7      60
12/09/2016   9  16  13  26     126

【讨论】：

【解决方案3】：

与df.where + df.rank

n = 2
k = 3
df.where(df.rank(1, method='dense') <= len(df.columns)-n, df*k)

             c1  c2  c3   c4
12/12/2016  114  30   1    8
12/11/2016  132  12  17  138
12/10/2016   39   6   2   21
12/09/2016    9  48  13   78

要解决您的更新问题，您仍然可以使用 where + rank，尽管它似乎不如上述操作适合。

df['new_col'] = df.where(df.rank(1, method='dense') >= len(df.columns)-n, df*0).sum(1)*k

            c1  c2  c3  c4  new_col
12/12/2016  38  10   1   8      144
12/11/2016  44  12  17  46      270
12/10/2016  13   6   2   7       60
12/09/2016   9  16  13  26      126

【讨论】：