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：

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。

import pandas as pd

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。

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

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。

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

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。

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：

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。