Python数据框操作

【问题标题】：Python dataframe manupulationPython数据框操作
【发布时间】：2020-12-07 13:39:17
【问题描述】：

我正在尝试将以下输入数据帧转换为输出数据帧

import pandas as pd

data = {'Model1': [86,23,32,13,45,12],
        'Model2': [96,98,34,12,22,19], 
        'Model3': [56,23,44,12,32,33]
       }

Input = pd.DataFrame(data, 
                     columns=['Model1','Model2','Model3'], 
                     index=['I1', 'I2','I3','I4','I5','I6'])

Output = pd.DataFrame(data={'Best Model': ['Model2','Model2', 'Model3','Model1', 'Model1', 'Model3'],
                            'Best Model Accuracy': [96,98,44,13,45,33]}, 
                      columns=['Best Model','Best Model Accuracy'], 
                      index=['I1', 'I2','I3','I4','I5','I6'])

逻辑：我有 6 个客户的 3 个模型准确度结果，我想为每个客户选择准确度最好的模型。最佳模型是指对该客户具有最高准确度的模型。

我能够做每一个的支点，但坚持为每个客户逻辑找到最佳准确性

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dataframe sklearn-pandas

【解决方案1】：

您可以使用idxmax 和lookup：

idx = Input.idxmax(1)
output = pd.DataFrame({'Best Model':idx, 
                       'Best Acc':Input.lookup(Input.index, idx)
                     })

输出：

   Best Model  Best Acc
I1     Model2        96
I2     Model2        98
I3     Model3        44
I4     Model1        13
I5     Model1        45
I6     Model3        33

【讨论】：

通过构造Input.lookup(Input.index, idx) 等价于Input.max(axis=1)。所以输出可以写成：output = pd.DataFrame({' Best Model':Input.idxmax(1), 'Best Acc':Input.max(axis=1) })
@dberezin 是的，实际上现在 lookup 已被弃用会更好。