首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何按顺序获取pandas数据帧中最高、次高等数字的索引和列?

要按顺序获取pandas数据帧中最高、次高等数字的索引和列,可以使用以下步骤:

  1. 导入pandas库:首先,需要导入pandas库,以便使用其中的数据结构和函数。
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建数据帧:接下来,创建一个包含数字的数据帧。可以使用pandas的DataFrame函数来创建数据帧。
代码语言:txt
复制
data = {'A': [10, 20, 30, 40, 50],
        'B': [15, 25, 35, 45, 55],
        'C': [12, 22, 32, 42, 52]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 获取最高数字的索引和列:使用idxmax()函数来获取最高数字的索引和列。idxmax()函数返回最大值的索引,可以通过指定axis参数来选择在行或列上查找最大值。
代码语言:txt
复制
max_index = df.idxmax().tolist()
max_column = df.columns.get_loc(df.idxmax().values[0])
  1. 获取次高数字的索引和列:使用nlargest()函数来获取次高数字的索引和列。nlargest()函数返回指定列中最大的n个值,可以通过指定n参数来选择获取的数量。
代码语言:txt
复制
n = 2  # 获取次高数字
n_index = df.stack().nlargest(n).index.tolist()
n_column = df.columns.get_loc(n_index[0][1])

完整的代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

data = {'A': [10, 20, 30, 40, 50],
        'B': [15, 25, 35, 45, 55],
        'C': [12, 22, 32, 42, 52]}
df = pd.DataFrame(data)

max_index = df.idxmax().tolist()
max_column = df.columns.get_loc(df.idxmax().values[0])

n = 2  # 获取次高数字
n_index = df.stack().nlargest(n).index.tolist()
n_column = df.columns.get_loc(n_index[0][1])

print("最高数字的索引和列:")
print("索引:", max_index)
print("列:", max_column)

print("次高数字的索引和列:")
print("索引:", n_index)
print("列:", n_column)

这样,你就可以按顺序获取pandas数据帧中最高、次高等数字的索引和列了。

请注意,以上代码示例中没有提及任何特定的云计算品牌商,因为这与云计算领域的专业知识和相关产品无关。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后,我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后,我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

28030

Pandas 秘籍:1~5

准备 此秘籍将数据帧的索引,列和数据提取到单独的变量中,然后说明如何从同一对象继承列和索引。...如果将列表传递给索引运算符,它将以指定顺序返回列表中所有列的数据帧。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。 最常见的是,使用字符串选择单个列,从而得到一个序列。...shape属性返回第一条元数据,即包含行数和列数的元组。 一次获取最多元数据的主要方法是info方法。 它提供每个列的名称,非缺失值的数量,每个列的数据类型以及数据帧的近似内存使用情况。...在此示例中,每年仅返回一行。 正如我们在最后一步中按年份和得分排序一样,我们获得的年度最高评分电影。 更多 可以按升序对一列进行排序,而同时按降序对另一列进行排序。...和cumprod 四、选择数据子集 在本章中,我们将介绍以下主题: 选择序列数据 选择数据帧的行 同时选择数据帧的行和列 同时通过整数和标签和选择数据 加速标量选择 以延迟方式对行切片 按词典顺序切片

37.6K10
  • Pandas Sort:你的 Python 数据排序指南

    Pandas 排序方法入门 快速提醒一下,DataFrame是一种数据结构,行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...行和列都有索引,它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下,索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...您可以看到更改列的顺序也会更改值的排序顺序。 按降序按多列排序 到目前为止,您仅对多列按升序排序。在下一个示例中,您将根据make和model列按降序排序。...在这个例子中,您排列数据帧由make,model和city08列,与前两列按照升序排序和city08按降序排列。...在本教程中,您学习了如何: 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index(

    14.3K00

    python对100G以上的数据进行排序,都有什么好的方法呢

    Pandas 排序方法入门 快速提醒一下,DataFrame是一种数据结构,行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...行和列都有索引,它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下,索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...您可以看到更改列的顺序也会更改值的排序顺序。 按降序按多列排序 到目前为止,您仅对多列按升序排序。在下一个示例中,您将根据make和model列按降序排序。...在这个例子中,您排列数据帧由make,model和city08列,与前两列按照升序排序和city08按降序排列。...在本教程中,您学习了如何: 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index(

    10K30

    盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

    width:字典、列表或整数格式,用于设置轨迹宽度 字典:{column:value} 按数据帧中的列标签设置宽度 列表:[value] 对每条轨迹按顺序的设置宽度 整数:具体数值,适用于所有轨迹 --...-- dash:字典、列表或字符串格式,用于设置轨迹风格 字典:{column:value} 按数据帧中的列标签设置风格 列表:[value] 对每条轨迹按顺序的设置风格 字符串:具体风格的名称,适用于所有轨迹...---- symbol:字典、列表或字符串格式,用于设置标记类型,仅当 mode 含 marker 才适用 字典:{column:value} 按数据帧中的列标签设置标记类型 列表:[value] 对每条轨迹按顺序的设置标记类型...字典:{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表:[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 ---- categories:字符串格式,数据帧中用于区分类别的列标签 x:字符串格式...values:字符串格式,将数据帧中的列数据的值设为饼状图每块的面积,仅当 kind = pie 才适用。

    4.6K10

    Pandas 秘籍:6~11

    将原始列作为序列传递,并将所有类别的唯一序列按所需顺序传递给categories参数。 由于Month列已经按时间顺序排列,因此我们可以简单地使用unique方法,该方法保留了获取所需数组的顺序。...() 另见 请参阅第 4 章,“选择数据子集”中的“同时选择数据帧的行和列”秘籍 Pandas unstack和pivot方法的官方文档 在groupby聚合后解除堆叠 按单个列对数据进行分组并在单个列上执行聚合将返回简单易用的结果...在数据帧的当前结构中,它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是,第 23 步显示了如何设置数据帧,以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据,而不会像这样循环。...如您所见,当在其索引上对齐多个数据帧时,concat通常比合并好得多。 在第 9 步中,我们切换档位以关注merge具有优势的情况。merge方法是唯一能够按列值对齐调用和传递的数据帧的方法。...在这些实例中可以使用join,但是必须首先将传递的数据帧中的所有列移入索引。 最后,每当您打算按列中的值对齐数据时,concat都不是一个好的选择。

    34K10

    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列,并且每个列都可以具有关联的名称。...然后,我们检查了如何按索引查找数据,以及如何根据数据(布尔表达式)执行查询。 然后,我们结束了对如何使用重新索引来更改索引和对齐数据的研究。...创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...对列重新排序 通过按所需顺序选择列,可以重新排列列的顺序。 下面通过反转列进行演示。...此外,我们看到了如何替换特定行和列中的数据。 在下一章中,我们将更详细地研究索引的使用,以便能够有效地从 pandas 对象内检索数据。

    8.3K10

    python数据分析——数据的选择和运算

    综上所述,Python在数据分析中的数据选择和运算方面展现出了强大的能力。通过合理的数据选择和恰当的运算处理,我们可以从数据中获取到宝贵的信息和洞见,为决策提供有力的支持。...主要有以下四种方式: 索引方式 使用场景 基础索引 获取单个元素 切片 获取子数组 布尔索引 根据比较操作,获取数组元素 数组索引 传递索引数组,更加快速,灵活的获取子数据集 数组的索引主要用来获得数组中的数据...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数,其不受异常值的影响。...,值为first空值在数据开头,值为last空值在数据最后,默认为last ignore_index:布尔值,是否忽略索引,值为True标记索引(从0开始按顺序的整数值),值为False则忽略索引。

    19310

    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明,可视化,代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”,该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素,包括索引,列和值。...包含值的列将转换为两列:一列用于变量(值列的名称),另一列用于值(变量中包含的数字)。 ? 结果是ID列的值(a,b,c)和值列(B,C)及其对应值的每种组合,以列表格式组织。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠,将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈(原因是存在“ 0 ”)。...“inner”:仅包含元件的键是存在于两个数据帧键(交集)。默认合并。 记住:如果您使用过SQL,则单词“ join”应立即与按列添加相联系。

    13.3K20

    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

    在本节中,我们将看到如何获取和处理我们存储在 Pandas 序列或数据帧中的数据。 自然,这是一个重要的话题。 这些对象否则将毫无用处。 您不应该惊讶于如何对数据帧进行子集化有很多变体。...必须牢记的是,涉及数据帧的算法首先应用于数据帧的列,然后再应用于数据帧的行。 因此,数据帧中的列将与单个标量,具有与该列同名的索引的序列元素或其他涉及的数据帧中的列匹配。...六、排序,索引和绘图 现在让我们简要介绍一下使用 pandas 方法对数据进行排序。 在本章中,我们将研究排序和排名。 排序是将数据按各种顺序排列,而排名则是查找数据如果经过排序将位于哪个顺序中。...我们将看看如何在 Pandas 中实现这一目标。 我们还将介绍 Pandas 的分层索引和绘图。 按索引排序 在谈论排序时,我们需要考虑我们到底要排序什么。 有行,列,它们的索引以及它们包含的数据。...让我们首先看一下索引排序。 我们可以使用sort_index方法重新排列数据帧的行,以使行索引按顺序排列。 我们还可以通过将sort_index的访问参数设置为1来对列进行排序。

    5.4K30

    Pandas图鉴(二):Series 和 Index

    安装非常方便: pip install pandas-illustrated 索引 负责通过标签获取系列元素(以及DataFrame的行和列)的对象被称为索引。...对于非数字标签来说,这有点显而易见:为什么(以及如何)Pandas在删除一行后,会重新标记所有后续的行?对于数字标签,答案就有点复杂了。...索引中的任何变化都涉及到从旧的索引中获取数据,改变它,并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。...nlargest和nsmallest,默认情况下,按外观顺序排列; diff,第一次离散差分; cumsum和cumprod,累积和,以及乘积; cummin和cummax,累积最小和最大。...而且它总是返回一个没有重复的索引。 与defaultdict和关系型数据库的GROUP BY子句不同,Pandas groupby是按组名排序的。

    33720

    精通 Pandas:1~5

    一、Pandas 和数据分析简介 在本章中,我们解决以下问题: 数据分析的动机 如何将 Python 和 Pandas 用于数据分析 Pandas 库的描述 使用 Pandas 的好处 数据分析的动机...可以将其视为序列结构的字典,在该结构中,对列和行均进行索引,对于行,则表示为“索引”,对于列,则表示为“列”。 它的大小可变:可以插入和删除列。 序列/数据帧中的每个轴都有索引,无论是否默认。...使用ndarrays/列表字典 在这里,我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签,列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...与 Numpy ndarrays相比,pandas 数据结构更易于使用且更加用户友好,因为在数据帧和面板的情况下,它们提供行索引和列索引。数据帧对象是 Pandas 中最流行和使用最广泛的对象。...在原始堆叠的数据帧中,group是最高级别。 这是对stack和unstack的完全可逆的调用序列。

    19.2K10

    Pandas系列 - 排序和字符串处理

    不同情况的排序 排序算法 字符串处理 Pandas有两种排序方式,它们分别是: 按标签 按实际值 不同情况的排序 import pandas as pd import numpy as np unsorted_df...sorted_df=unsorted_df.sort_index() # 排序顺序desc unsorted_df.sort_index(ascending=False) # 按列排列 unsorted_df.sort_index...() 返回具有单热编码值的数据帧(DataFrame) 8 contains(pattern) 如果元素中包含子字符串,则返回每个元素的布尔值True,否则为False 9 replace(a,b) 将值...,则返回true 13 endswith(pattern) 如果系列/索引中的元素以模式结束,则返回true 14 find(pattern) 返回模式第一次出现的位置 15 findall(pattern...,返回布尔值 19 isnumeric() 检查系列/索引中每个字符串中的所有字符是否为数字,返回布尔值 字符串处理函数在大家的不断练习和使用中会起到巨大的作用,可快速处理绝大多数的字符串处理场景!

    3.1K10

    Python探索性数据分析,这样才容易掌握

    首先,让我们使用 .value_counts() 方法检查 ACT 2018 数据中 “State” 列的值,该方法按降序显示数据帧中每个特定值出现的次数: ?...为了比较州与州之间 SAT 和 ACT 数据,我们需要确保每个州在每个数据帧中都被平等地表示。这是一次创新的机会来考虑如何在数据帧之间检索 “State” 列值、比较这些值并显示结果。...我的方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列,临时存储这些值,并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...这是有问题的,因为在研究数据时要观察许多有用的可视化,需要数字类型变量才能发挥作用,比如热力图、箱形图和直方图。 同样的问题也出现在两个 ACT 数据集的 ‘Composite’ 列中。...最后,我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据帧,而是按年一次合并两个数据帧,并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并的代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并的数据集 ?

    5K30

    分析你的个人Netflix数据

    第4步:准备数据分析 在我们进行数字运算之前,让我们先清理一下这些数据,使其更易于处理。 删除不必要的列(可选) 首先,我们将从删除不打算使用的列开始。...将字符串转换为Pandas中的Datetime和Timedelta 我们两个时间相关列中的数据看起来确实正确,但是这些数据实际存储的格式是什么?...我们可以用df.dtypes快速获取数据框中每列的数据类型列表,执行: df.dtypes ? 正如我们在这里看到的,这三列都存储为object,这意味着它们是字符串。...在本教程中,我们随后将使用reset_index()将其转换回常规列。根据你的偏好和目标,这可能不是必需的,但是为了简单起见,我们将尝试使用列中的所有数据进行分析,而不是将其中的一些数据作为索引。...为此,我们需要完成以下几个步骤: 告诉pandas我们要用哪一天的顺序pd.Categorical-默认情况下,它会根据每天观看的剧集数量按降序绘制,但在查看图表时,按周一到周日的顺序查看数据会更直观。

    1.7K50

    精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

    这为我们提供了索引为7的行和列为Metro的值。 我们还可以通过按索引而不是列名来引用列来实现此选择。 为此,我们将使用iloc方法。 在iloc方法中,我们需要将行和列都作为索引号传递。...'County']] 我们从具有索引7以及Metro和County列的行中获取值。...最后,我们看到了一些使我们可以使用索引进行数据选择的方法。 在下一节中,我们将学习如何重命名 Pandas 数据帧中的列。...重命名 Pandas 数据帧中的列 在本节中,我们将学习在 Pandas 中重命名列标签的各种方法。 我们将学习如何在读取数据后和读取数据时重命名列,并且还将看到如何重命名所有列或特定列。...我们看到了如何处理 Pandas 中缺失的值。 我们探索了 Pandas 数据帧中的索引,以及重命名和删除 Pandas 数据帧中的列。 我们学习了如何处理和转换日期和时间数据。

    28.2K10

    【干货日报】用Python做数据分析更加如鱼得水!Pandas必会的方法汇总,建议收藏!

    ,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。...columns和index为指定的列、行索引,并按照顺序排列 举例:用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006...举例:按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利...通过行和列标签选取单一值 举例:使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是数据所在的位置,从0开始,前三行,前两列。...如果你已经清楚了Pandas的这些基础东西之后,搭配上文章中的这些方法,那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。

    4.8K40

    Pandas 学习手册中文第二版:6~10

    六、索引数据 索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键,但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式,还带有如何处理数据的各种任务(如重采样到不同频率)的语义。...在本节中,我们将研究其中的许多内容,包括: 在数据帧或序列上执行算术 获取值的计数 确定唯一值(及其计数) 查找最大值和最小值 找到 n 个最小和 n 个最大的值 计算累计值 在数据帧或序列上执行算术...两个DataFrame对象之间的算术运算将同时按列标签和索引标签对齐。 以下代码提取了df的一小部分,并将其从完整的数据帧中减去。...Pandas 已经意识到,文件的第一行包含列名和从数据中批量读取到数据帧的名称。 读取 CSV 文件时指定索引列 在前面的示例中,索引是数字的,从0开始,而不是按日期。...我们从学习如何从 CSV,HTML,JSON,HDF5 和 Excel 格式的本地文件中读取和写入数据开始,直接读取和写入数据帧对象,而不必担心将包含的数据映射到这些各种数据中的细节。 格式。

    2.3K20

    Pandas必会的方法汇总,数据分析必备!

    ,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。...columns和index为指定的列、行索引,并按照顺序排列 举例:用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006...举例:按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利...9 reindex 通过标签选取行或列 10 get_value 通过行和列标签选取单一值 11 set_value 通过行和列标签选取单一值 举例:使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc...[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是数据所在的位置,从0开始,前三行,前两列。

    5.9K20
    领券