如何获得熊猫每行的前 3 个最小值和前 3 个最大值？

Question

我有一张如下表：

group    shopspend  clothspend  foodspend music spend

A          1              2        12       34
B          1              2        12       34
C          1              2        12       34
d          1              2        12       34

我的原始框架中有更多的列。我如何返回（对于每个组，所以按行）每行前 3 个最低和前 3 个最高并返回相应的列值？ 注意：group 是一个索引：

df = df.set_index('group') 

df.apply(lambda x: df.columns[np.argsort(x)], 1).iloc(axis=0)[:, :3]

上面试过，但它说 IndexingError: Too many indexers.. 不知道如何获得每行的最高和最低 3 列..

Answer 1

您可以沿列使用.agg()（从而将其应用于每一行）并返回一个带有适当元素的系列。要找出它们是什么，请使用nlargest 和nsmallest：

>>> df.agg(lambda s: pd.Series([*s.nlargest(3).index, *s.nsmallest(3).index],
...                            ['max1', 'max2', 'max3', 'min1', 'min2', 'min3']),
... axis='columns')
             max1       max2        max3       min1        min2       min3
group                                                                     
A      musicspend  foodspend  clothspend  shopspend  clothspend  foodspend
B      musicspend  foodspend  clothspend  shopspend  clothspend  foodspend
C      musicspend  foodspend  clothspend  shopspend  clothspend  foodspend
d      musicspend  foodspend  clothspend  shopspend  clothspend  foodspend

有些列是重复的，但这是因为在您的示例中只有 4 个：在这里，第 3 个最小的也是第 2 个最大的，依此类推。