如何按列值对数据框进行排序？

Question

我对python和pandas数据框架比较陌生,所以也许我在这里很容易错过一些东西.所以我的数据框有很多行和列,但最后总是设法从每列中只获得一行具有最大值.我使用这段代码来做到这一点:

import pandas as pd

d = {'A' : [1.2, 2, 4, 6],
     'B' : [2, 8, 10, 12],
     'C' : [5, 3, 4, 5],
     'D' : [3.5, 9, 1, 11],
     'E' : [5, 8, 7.5, 3],
     'F' : [8.8, 4, 3, 2]}


df = pd.DataFrame(d, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print df

Out:
     A   B  C     D    E    F
a  1.2   2  5   3.5  5.0  8.8
b  2.0   8  3   9.0  8.0  4.0
c  4.0  10  4   1.0  7.5  3.0
d  6.0  12  5  11.0  3.0  2.0

然后从我使用此函数的每列中选择最大值:

def sorted(s, num):
    tmp = s.order(ascending=False)[:num]
    tmp.index = range(num)
    return tmp

NewDF=df.apply(lambda x: sorted(x, 1))
print NewDF

Out:
     A   B  C     D    E    F
0  6.0  12  5  11.0  8.0  8.8

是的,我丢失了行标签(索引无论如何),但这个列标签对我来说更重要.现在我只需要根据其中的值对列需要前5列的列进行排序,我需要这个输出:

Out:
   B     D   F    E    A    
0  12.0  11  8.8  8.0  6.0

我一直在寻找解决方案,但没有运气.我发现按列排序的最好的是打印NewDF.sort(axis = 1)但没有任何反应.

编辑:好的,我发现了一种方法,但转变:

transposed = NewDF.T
print(transposed.sort([0], ascending=False))

这是唯一可行的方法吗？

Answer 1

您可以使用maxwith nlargest,因为nlargest排序输出:

print df.max().nlargest(5)
B    12.0
D    11.0
F     8.8
E     8.0
A     6.0
dtype: float64

然后转换为DataFrame:

print pd.DataFrame(df.max().nlargest(5)).T
      B     D    F    E    A
0  12.0  11.0  8.8  8.0  6.0

编辑:

如果你需要排序一行DataFrame:

print NewDF.T.sort_values(0, ascending=False)
      0
B  12.0
D  11.0
F   8.8
E   8.0
A   6.0
C   5.0

另一种解决方案是:apply sort_values

print NewDF.apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False), axis=1)
      B     D    F    E    A    C
0  12.0  11.0  8.8  8.0  6.0  5.0