Pandas DataFrame 中具有索引和列名的最大 (n) 数

【问题标题】：Largest (n) numbers with Index and Column name in Pandas DataFramePandas DataFrame 中具有索引和列名的最大 (n) 数
【发布时间】：2016-10-05 15:43:32
【问题描述】：

我希望找出 DataFrame 中最大的 5 个数字，并为这 5 个值存储索引名称和列名称。

我正在尝试使用 nlargest() 和 idxmax 方法，但未能实现我想要的。我的代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df = DataFrame({'a': [1, 10, 8, 11, -1],'b': [1.0, 2.0, 6, 3.0, 4.0],'c': [1.0, 2.0, 6, 3.0, 4.0]})

请您告诉我如何实现这一目标。谢谢

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dataframe data-analysis

【解决方案1】：

使用stack 和nlargest：

max_vals = df.stack().nlargest(5)

这将为您提供一个具有多索引的系列，其中第一级是原始 DataFrame 的索引，第二级是给定值的列名。这是max_vals 的样子：

3  a    11.0
1  a    10.0
2  a     8.0
   b     6.0
   c     6.0

要显式获取索引和列名，请在max_vals 的索引上使用get_level_values：

max_idx = max_vals.index.get_level_values(0)
max_cols = max_vals.index.get_level_values(1)

max_idx的结果：

Int64Index([3, 1, 2, 2, 2], dtype='int64')

max_cols的结果：

Index(['a', 'a', 'a', 'b', 'c'], dtype='object')

【讨论】：

非常感谢@root。我今天学习了这些方法并且能够得到它。感谢您的努力。