熊猫:新列中与前几行差异的最大值列表
熊猫:新列中与前几行差异的最大值列表
提问于 2021-06-16 03:18:24
我想在这个dataframe中添加一个新列“最佳”，其中包含符合以下条件的列的名称：
- 从每列的当前值减去2行
- 行中的值如果多个列共享相同的最高结果，则具有此减法结果最高结果的列将在“最佳”
- 中列出，如果所有列都有相同的结果，则它们都会得到列出的
。
输入：
A B C
0 1 2 3
1 3 2 1
2 5 2 4
3 -3 0 2
4 6 3 4期望的结果：
A B C BEST
0 1 2 3 []
1 3 2 1 []
2 5 2 4 ['A']
3 -3 0 2 ['C']
4 6 3 4 ['A', 'B']对新列“最佳”中每一行的结果的解释：
- Rows 0和1:空列表中的“最佳”，因为2行后退不存在。
- Row 2:计算列A: 5-1= 4，B列:2-2= ，C列:4-3= 1 ->最高为'A'
- Row 3：计算A列：-3 -1= -4，B列:0-2= -2，C列:2-3= -1 ->最高为'C'
- Row 4:计算列A: 6-5= 1，B列:3-2= 1，C列:4-4= ->最高值均为'A'，'B'
生成数据的代码：
import io, pandas as pd
df = io.StringIO("""
A|B|C
1|2|3
3|2|1
5|2|4
-3|0|2
6|3|4
""")
df = pd.read_csv(df, sep='|')回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-06-16 03:30:47
您可以使用shift()、apply()和np.where来做到这一点。试试这个：
df['Best'] = (df - df.shift(2)).iloc[2:].apply(lambda x: list(df.columns[np.where(x==max(x))]), axis=1)输出：
print(df)
A B C Best
0 1 2 3 NaN
1 3 2 1 NaN
2 5 2 4 [A]
3 -3 0 2 [C]
4 6 3 4 [A, B]Stack Overflow用户
发布于 2021-06-16 03:29:19
首先使用shift和subtract获得差异，然后用列名替换最大值，然后删除其他值。
df['BEST'] = (
df.subtract(df.shift(2))
.apply(lambda x: [df.columns[i] for i,e in enumerate(x) if e==max(x)], axis=1)
)
A B C BEST
0 1 2 3 []
1 3 2 1 []
2 5 2 4 [A]
3 -3 0 2 [C]
4 6 3 4 [A, B]Stack Overflow用户
发布于 2021-06-16 03:29:35
尝试：
maximum=df.sub(df.shift(2)).max(skipna=False,axis=1)
#finded the maximum value
df['Best']=(df.where(df.sub(df.shift(2)).isin(maximum))
.T
.apply(lambda x:x.dropna().index.tolist()))df输出
A B C Best
0 1 2 3 []
1 3 2 1 []
2 5 2 4 [A]
3 -3 0 2 [C]
4 6 3 4 [A, B]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/67995888
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