在数据框中查找具有最高均值的行答案

【问题标题】：Finding rows with highest means in dataframe在数据框中查找具有最高均值的行
【发布时间】：2019-07-12 04:45:12
【问题描述】：

我试图在一个非常大的数据框中找到具有最高均值的行。

原因：我用激光跟踪仪扫描了一些东西，并使用“更高”点作为扫描开始的参考点。我试图通过我的数据找到放置的对象。

我计算了每一行的平均值：

base = df.mean(axis=1)
base.columns = ['index','Mean']

以下是每行平均值的示例：

0       4.407498
1       4.463597
2       4.611886
3       4.710751
4       4.742491
5       4.580945

这似乎工作正常，除了它添加了一个索引列，并给出了具有 float64 类型索引的列。然后我试着用这个来找到平均值最高的行：

moy = base.loc[base.reset_index().groupby(['index'])['Mean'].idxmax()]

这给出了tis：

 index      Mean
0         0  4.407498
1         1  4.463597
2         2  4.611886
3         3  4.710751
4         4  4.742491
5         5  4.580945

但它只是重新索引（我现在有 3 列而不是 2 列）并且什么都不做。它仍然显示所有行。

【问题讨论】：

我认为输出样本和输入样本在这里回答您的问题有点关键。但听起来您已经定义了自己的索引和平均列（基于您之前的 df 中的其他列），现在有了第三列，可能是创建的数据框的已创建索引。
是的，新列是（第二个索引）可能来自新数据框的创建。
pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/… 我会用这个
我似乎无法手动索引'base'，它说：AttributeError：'Series'对象没有属性'set_index'当我使用时：base.set_index（'index'）
你的数据集是一个序列，你需要将列均值分成两列。

【解决方案1】：

这是一种不使用groupby的方法

moy=base.sort_values('Mean').tail(1)

【讨论】：

【解决方案2】：

您的数据看起来好像是一个字符串或单列，两个数字之间有一个空格。建议将列分成两列和/或使用类似于下面的内容将索引设置为您感兴趣的特定列。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('testdata.txt', names=["Index", "Mean"], delimiter="\s+")
df = df.set_index("Index")
print(df)

【讨论】：