创建基于其他列python的排名显示值的新列答案

【问题标题】：Create new columns which show values based on ranking of other columns python创建基于其他列python的排名显示值的新列
【发布时间】：2019-04-03 07:54:33
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含一些日期作为行和列中的值。要知道 df 如下所示：

print(df1)

            c1  c2  c3  c4
12/12/2016  38  10   1   8
12/11/2016  44  12  17  46
12/10/2016  13   6   2   7
12/09/2016   9  16  13  26

我想创建一个规则，以便它对 df1 中的每一行进行排名，并创建另一个数据框来存储一些常量值。例如，对于每行中的 2 个最高值，它分配值 k = 5，对于最低 2 个值，它显示值 y = -9

我想获得的是以下df：

            c1  c2  c3  c4
12/12/2016  5    5  -9  -9
12/11/2016  5  -9   -9   5
12/10/2016  5  -9   -9   5
12/09/2016  -9  5   -9   5

我曾考虑在 df1 上使用 np.partition，但我对如何创建新数据框感到困惑。任何提示都非常感谢！

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe partitioning partition

【解决方案1】：

将rank 与numpy.where 和DataFrame 构造函数一起使用：

arr = np.where(df.rank(axis=1, method='dense') > 2, 5, -9)

df = pd.DataFrame(arr, index=df.index, columns=df.columns)
print (df)
            c1  c2  c3  c4
12/12/2016   5   5  -9  -9
12/11/2016   5  -9  -9   5
12/10/2016   5  -9  -9   5
12/09/2016  -9   5  -9   5

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个 NumPy 解决方案：

df.iloc[:] = np.where(df.values.argsort(1).argsort(1) > 1, 5, -9)

print(df)

            c1  c2  c3  c4
12/12/2016   5   5  -9  -9
12/11/2016   5  -9  -9   5
12/10/2016   5  -9  -9   5
12/09/2016  -9   5  -9   5

【讨论】：