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问根据特定列中的值对dataframe行排序
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Stack Overflow用户

提问于 2020-03-14 16:44:18

回答 2查看 48关注 0票数 0

我有这个数据：

d = {'important1': [1.1, 2.2], 'notimportant1': [1.4, 2.5], 'important2': [3.5, 4.2], 'notimportant2': [1.3,2.0]}
important_lst = ['important1', 'important2']
df = pd.DataFrame(data=d)

我想添加另一列，即important_lst中所有列的级别之和。

例如，在当前数据帧中，

第一行的等级: 1，3，4，2所以等级之和是5 (1 +4)
第二排的等级: 2，3，4，1，所以等级之和是6 (2 + 4)

。

python

pandas

dataframe

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-03-14 16:48:11

将DataFrame.rank与按列表、和最后一次转换为整数的列一起使用：

df['new_col'] = df.rank(axis=1)[important_lst].sum(axis=1).astype(int)
print (df)
   important1  notimportant1  important2  notimportant2  new_col
0         1.1            1.4         3.5            1.3        5
1         2.2            2.5         4.2            2.0        6

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2020-03-14 16:47:19

您需要rank on axis=1来确定跨列的rank，然后在df.loc之后在axis=1上使用sum来过滤important_lst cols：

df['new_col'] = df.rank(1).loc[:,important_lst].sum(1)
print(df)

   important1  notimportant1  important2  notimportant2  new_col
0         1.1            1.4         3.5            1.3      5.0
1         2.2            2.5         4.2            2.0      6.0

注意:当您总结浮点数列时，如果不需要将它们舍入整数，最好将它们保持为浮点数(5.0整数的5)。

票数 2

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/60685041

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