Pandas Python每3列中有2列排在最前面，并列出结果

如何解决Pandas Python每3列中有2列排在最前面，并列出结果

假设我具有以下数据框：

    .    Column1      Column2
    0       25           1
    1       89           2
    2       59           3

    3       78          10
    4       99          20
    5       38          30

    6       89         100
    7       57         200
    8       87         300

我不确定我想做的事是否可行。但是我想比较column1的每三行，然后从三行中取出最高的2行，并将对应的2个Column2值分配给新列。列3中的值是否联接都无关紧要。排列是否无关紧要，因为我知道第3列的每2行都属于第1列的每3行。

    .    Column1      Column2   Column3
    0       25           1        2
    1       89           2        3
    2       59           3
    3       78          10        20
    4       99          20        10
    5       38          30
    6       89         100        100
    7       57         200        300
    8       87         300

解决方法

您可以将np.arange与np.repeat一起使用，以创建将每3个值分组的分组数组。

然后使用GroupBy.nlargest，然后使用pd.Index.get_level_values提取这些值的索引，然后将它们分配给Column3熊猫手柄index alignment。

n_grps = len(df)/3
g = np.repeat(np.arange(n_grps),3)

idx = df.groupby(g)['Column1'].nlargest(2).index.get_level_values(1)
vals = df.loc[idx,'Column2']
vals
# 1      2
# 2      3
# 4     20
# 3     10
# 6    100
# 8    300
# Name: Column2,dtype: int64

df['Column3'] = vals
df
   Column1  Column2  Column3
0       25        1      NaN
1       89        2      2.0
2       59        3      3.0
3       78       10     10.0
4       99       20     20.0
5       38       30      NaN
6       89      100    100.0
7       57      200      NaN
8       87      300    300.0

要获得问题中提到的输出，您必须排序并按NaN到最后，然后执行此附加步骤。

df['Column3'] = df.groupby(g)['Column3'].apply(lambda x:x.sort_values()).values

   Column1  Column2  Column3
0       25        1      2.0
1       89        2      3.0
2       59        3      NaN
3       78       10     10.0
4       99       20     20.0
5       38       30      NaN
6       89      100    100.0
7       57      200    300.0
8       87      300      NaN