如何获取数据帧每三列每行最大值的索引？
获取数据帧每三列每行最大值的索引可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：
import pandas as pd- 创建一个数据帧（DataFrame）：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15],
'D': [16, 17, 18, 19, 20],
'E': [21, 22, 23, 24, 25],
'F': [26, 27, 28, 29, 30]})- 使用apply函数和argmax函数获取每三列每行最大值的索引：
max_index = df.apply(lambda x: x.iloc[3:6].argmax(), axis=1)这里的x.iloc[3:6]表示取每行的第3、4、5列，argmax()函数返回最大值的索引。
- 打印结果：
print(max_index)完整代码如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15],
'D': [16, 17, 18, 19, 20],
'E': [21, 22, 23, 24, 25],
'F': [26, 27, 28, 29, 30]})
max_index = df.apply(lambda x: x.iloc[3:6].argmax(), axis=1)
print(max_index)这段代码会输出每行中第3、4、5列的最大值的索引。
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样本：
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100, 80).reshape(8, -1))
期望输出：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 penultimate
0 52 69 62 7 20 69 38 10 57 17 62
1 52 94 49 63 1 90 14 76 20 84 90
2 78 37 58
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>>> buffers_slots
5 7 8
Buffer #24 0.0 0.0 1.0
Buffer #25 1.0 0.0 0.0
Buffer #26 1.0 0.0
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from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import ensemble
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impor
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如何比较python中dataframe中每一行的所有值
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给出这样的数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'b': [8, 18, 27, 20, 33, 49],
'c': [2, 24, 6, 16, 20, 52]})
print(df)
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a b
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本质上，我需要的是返回一个新的数据框架，其中旧数据帧中的数字被更改为表示整个特定行的%。希望这是合理的。
下面是起始数据框架的一个示例，每一行总共10行，使示例变得简单简单。
ambivalent negative neutral positive
11/15/2021 6 2 1 1
11/8/2021 4
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从列号中获取Pandas列名
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import numpy as np
import pandas as pd
a = np.array([[2., 1., 0., 5., 4.], [6., 10., 7., 1., 3.]])
df = pd.DataFrame(a, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
给予：
A B C D E
0 2 1 0 5 4
1 6 10 7 1 3
对于每一行，我想添加三个具有最高三个值
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熊猫的蓝氏功能提取了什么物体？
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# platform info.
import sys
print sys.version
# this example is to show how to calculate features of x, x^2, x^3...
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([2], columns=['x'])
print df
for i in range(4):
# trying to extract first an
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In [159]: X
Out[159]:
0 11.896552
1 0.360488
2 2.244628
3 0.109661
4 6.447692
5 0.431621
6 0.320261
7 0.574196
8 0.585305
9 0.144247
10
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以特定格式组合数据
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我正在努力处理我的数据，我需要组合数据以用于以后的查找。 示例数据帧： rtu rail module
0 213 3 29
1 217 2 28
2 223 2 26
3 224 3 26
4 229 4 29
5
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有条件地设置Python熊猫单元格的格式
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for index in range(0, df.shape[0]):
for column in range(1, df.shape[1]): # from 1 not from 0 because I only need # to compare the 2nd to the last cell of each row with the 1s
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比较pandas数据帧的行(行有一些重叠值)
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我有一个包含21列的pandas数据框架。我将重点放在具有完全相同的列数据值的行子集上，除了每行唯一的6个之外。我不知道这6个值对应的是先验的列标题。
我尝试将每一行转换为Index对象，并对两行执行set操作。例如。
row1 = pd.Index(sample_data[0])
row2 = pd.Index(sample_data[1])
row1 - row2
它返回一个索引对象，其中包含row1独有的值。然后，我可以手动推断哪些列具有唯一值。
如何以编程方式获取这些值在初始数据帧中对应的列标题？或者，有没有办法比较两个或多个数据帧行，并提取每行的6个不同的列值，以及相应的标题？理想
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使用Pandas Python计算白天站点停电持续时间
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我正在尝试使用pandas python来计算一个月中一天中的停机持续时间(即8月份的09:00到21:00之间)。下面是一个数据帧示例： Adjusted_Down Adjusted_Up
0 2019-08-11 10:31:00 2019-08-11 10:41:00
1 2019-08-14 00:13:00 2019-08-14 00:17:00
2 2019-08-03 12:02:00 2019-08-03 15:30:00
3 2019-08-21 02:46:00 2019-08-21 02:48:00
4 2019-
浏览 26提问于2019-09-07得票数 1
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如果有3个或更多的值(天)缺少数据，则删除日期范围内的所有行
python、pandas、csv、python-3.7
我制作了一个数据帧，其中有一个.isnull列，表示有缺失数据的日期。 import pandas as pd
import csv
Arbdata = pd.read_csv('Arborg1.csv', header= 0)
date_index = pd.date_range(start='1951/01/01', periods = Arbdata.shape[0], freq='d')
Arbdata.insert(0, 'TIME', date_index, True)
Arbdata = Arbdata.
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行的最后一个值的百分位数
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我正在尝试获取每行中最后一个值的百分位值，并将其存储在不同的列中。但是不能(python的新手)。我能够通过索引得到每一行的百分位值。但不是我想要的输出。
遵循以下代码：
df = pd.DataFrame(np.random.randint(20,60,size=(10, 7)), columns=list('ABCDEFG'))
values = df.loc[1][0:]
min_value = values.min()
max_value = values.max()
percentiles = ((values - min_value) / (max_value
浏览 1提问于2020-03-08得票数 0
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将第n个非NaN细胞保存在熊猫DataFrame的每一行中
python、pandas、dataframe、nan
我有一个Pandas Dataframe，每行至少有4个非NaN值，但位于不同的列上：
Index Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Col6 Col7 Col8
1991-12-31 100.000 100.000 100.000 89.123 NaN NaN NaN NaN
1992-01-31 98.300 101.530 100.000 NaN 92.342 NaN NaN NaN
浏览 3提问于2017-11-27得票数 4
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1回答
将每行转换为多列dataframe Pandas DataFrame
numpy、pandas
我有一个Pandas数据帧，它的每一行都包含一个索引列表(一个名为" indexes“的列，它有一个逗号分隔的值字符串)：
“索引”
'1,4,6,3,2,5,6,8‘
'1,7,5,10,23,50‘
我想使用apply来创建一个新的矩阵( dataframe ?)，它的每一行在原始数据帧的相应行中列出的值上都有1，在其他地方都有0。假设我知道新列的数量，因为我有最小和最大索引(比如0和10)。我可以使用iterrows/itertuples来做这件事，然后构造一个新的矩阵，但是有没有更有效的方法呢？我有一个有一百万行的矩阵，但即使在100k，这也是相当长的一段时间。
浏览 0提问于2016-03-04得票数 1
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ndarray as列在Pandas dataframe中存储为对象。如何转换为numpy ndarray？
python-3.x、pandas、numpy、numpy-ndarray
我已经在Pandas数据帧的列中存储了ndarray。现在，我需要得到ndarray的列和的最大值。然而，在Pandas中，ndarray被存储为对象('O')。因此，我不能做numpy操作。
这就是我所尝试的，但它不起作用：
def get_max_column_of_matrix(column):
return np.max(column.sum(0))
def apply_max_column_of_matrix(df):
return df.assign(
max_sum=df.apply(lambda d: get_max_colum
浏览 0提问于2019-09-30得票数 0
4回答
Python熊猫按行的降序查找列名。
python、pandas、dataframe
我有下面的熊猫数据框架，我正在试图找到每一行的按降序排列的列名。
A B C D A 1 3 2 1 B 2 1 5 0 C 1 0 1 9 D 2 0 1 2
对于每一行，我都试图按排序的顺序(降序)获得列索引：B C D A C A B D等等，这可以使用熊猫吗？
我正在尝试这样的方法。test[2].sort_index(axis = 0, ascending = True)
更新12/23
>>> df1
user_handle 1 2 3 4 5 6 8 9 10 12
user_handle
1
浏览 5提问于2017-12-19得票数 4
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2回答
如何在Python中使用zip函数并返回包含max值的系列的索引？
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我使用zip来比较两个系列的Max_Plot2015_serie、Max_Plot2005_2014_serie，并将这两个系列的最大值返回给一个新的系列max _Scat-2015‘Temp_Celcius’。如何导入相应值的索引(索引是日期)？我是Python新手，对函数掌握得不太好
Max_scatter2015['Temp_Celcius'] = [max(value) for value in zip(Max_Plot2015_serie, Max_Plot2005_2014_serie)]
Max_Plot2005_2014_serie
2014-12-25
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使用pandas数据帧将一系列成对的值转换为(0,1)矩阵
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我有两组数字:A= (24,25,26,27,28,29)和B= (105,106,107,108,109)。以及具有两列A和B的DataFrame，例如： import numpy as np
import pandas as pd
A = pd.Series(np.array([24, 25, 26, 27, 28, 29]))
B = pd.Series(np.array([105, 106, 107, 108, 109]))
AB_dataframe = pd.DataFrame({
'A': [25, 25, 25, 26, 26, 27, 27, 28
浏览 26提问于2021-11-14得票数 3
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