0
假设我们有以下数据框:熊猫:由最高值排序列
A B C D
1 5 16 1
5 30 45 10
2 40 60 5
4 15 40 7
这里,我们需要根据自己的最大值的列进行排序。 因此,列应进行排序,如:
C B D A
因为最大值(C)= 60,最大值(B)= 40,最大值(d)= 10,最大值(A)= 5。
自动执行此操作的最佳方法是什么?
假设我们有以下数据框:熊猫:由最高值排序列
A B C D
1 5 16 1
5 30 45 10
2 40 60 5
4 15 40 7
这里,我们需要根据自己的最大值的列进行排序。 因此,列应进行排序,如:
C B D A
因为最大值(C)= 60,最大值(B)= 40,最大值(d)= 10,最大值(A)= 5。
自动执行此操作的最佳方法是什么?
您可以按从df.max
结果,并以此来重新索引DF:
In [64]:
df.ix[:, df.max().sort_values(ascending=False).index]
Out[64]:
C B D A
0 16 5 1 1
1 45 30 10 5
2 60 40 5 2
3 40 15 7 4
突破上述下降:
In [66]:
df.max()
Out[66]:
A 5
B 40
C 60
D 10
dtype: int64
In [67]:
df.max().sort_values(ascending=False)
Out[67]:
C 60
B 40
D 10
A 5
dtype: int64
好消息是,它的确排序较下层的背部。问题是,它显示了C多次?即C C C C C C ... C B D A – RPacker
对不起这里有什么期望的结果?你想只是按行排序值?如果是这样,这是不明确的,不同于你所要求的 – EdChum
直到df.max()。sort_values(ascending = False)它运作良好。在创建df时它会以某种方式中断(重新排列列) – RPacker