如何在Python中找到多列中重复行的最大绝对值并显示其行和列索引

Question

我是 python 新手。我想从所有列中找到重复行元素的最大值（即 5 到 4100），并在输出中显示其行和列索引标签。最大值应该是绝对值。 （不考虑 + 或 - 号） 行索引组将继续重复“n”次。对于每“第 n”组行索引，我想要每个组的最大值及其索引位置。 例如：如果组行索引重复“n”次，则输出应显示“n”个值。

在我的数据集中，行索引 5,10,12,101,4100 以相同的顺序重复两次。所以我的输出必须显示 2 个最大值，（每组 1 个）。 如果我的行索引（5,10,12,101,4100）以相同的顺序重复“n”次，输出必须显示“n”个值。（每组行1个值）

df = pd.DataFrame({'E_at_0': [43, -53, 45, -17, 45, 19, 11, 32, 36, 32], 
                   'E_at_10': [-47, 47, 46, -18, 53, 16, 12, 34, -71, -34], 
                   'E_at_20': [56, 43, 41, 29, 36, 14, 13, -37, 43, 38], 
                   'E_at_30': [-46, 16, -40, 31, 42, 15, 63, -39, 52, 39]}, index=[5, 10, 12, 101, 4100, 5, 10, 12, 101, 4100])

df.index.name='Ele_Num'

df = pd.read_csv ('trial.csv')

df = df.set_index('Ele_Num')

s = df.abs().stack()

mask = s == s.max()

df1 = df.stack()[mask].reset_index()

df1.columns = ['Element No','Column','Values']

print (df1)

df1.to_csv('trial_output.csv', encoding='utf-8', index=True)

预期结果：

对于第一组行（即对于索引 5、10、12、101、4100）

Ele_Num   E_at_20
  5          56

对于第二组行索引值（即再次对于索引 5、10、12、101、4100）

Ele_Num   E_at_10
  101       -71

实际结果：

Ele_Num   E_at_30
  101       -71

Answer 1

您可以创建组，然后按组调用函数 - 最后在输出 DataFrame 中按索引选择loc：

def f(x):
    x1 = x.abs().stack()
    x2 = x.stack()
    x = x2.iloc[np.argsort(-x1)].head(2)
    return x

groups = (df.index == 5).cumsum()
df1 = df.groupby(groups).apply(f).reset_index(level=[1,2])
df1.columns = ['Element No','Column','Values']
print (df1)
   Element No   Column  Values
1           5  E_at_20      56
1          10   E_at_0     -53
2         101  E_at_10     -71
2          10  E_at_30      63

print (df1.loc[1])
   Element No   Column  Values
1           5  E_at_20      56
1          10   E_at_0     -53

print (df1.loc[2])
   Element No   Column  Values
2         101  E_at_10     -71
2          10  E_at_30      63