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如何遍历pandas行并根据行中的排名修改每个单元格?

pandas python

Florent · 技术社区 · 6 年前

我想遍历数据帧的行,并根据其行中的单元格排名将单元格修改为真(假)。

import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100, 'c3':50}, {'c1':11,'c2':110, 'c3':500}, {'c1':12,'c2':120, 'c3':5}]
df = pd.DataFrame(inp)
print (df)
   c1   c2   c3
0  10  100   50
1  11  110  500
2  12  120    5

我可以按行迭代并对pandas系列进行排序:

for index, row in df.iterrows():
    print(row.rank(ascending=True))

c1    1.0
c2    3.0
c3    2.0
Name: 0, dtype: float64
c1    1.0
c2    2.0
c3    3.0
Name: 1, dtype: float64
c1    2.0
c2    3.0
c3    1.0
Name: 2, dtype: float64

但我不知道如何在排名高于(低于或等于)2时将单元格修改为真(假),所以最终结果是这样的:

print (res)
      c1    c2      c3
0  False  True   False
1  False  False   True
2  False  True   False

我怎样才能做到?

1 回复 | 直到 6 年前

jezrael 6 年前

我认为需要 rank 具有 DataFrame.gt 对于 > :

df = df.rank(ascending=True).gt(2)
print(df)
      c1     c2     c3
0  False  False  False
1  False  False   True
2   True   True  False

细节 :

print(df.rank(ascending=True))
    c1   c2   c3
0  1.0  1.0  2.0
1  2.0  2.0  3.0
2  3.0  3.0  1.0

编辑:

为了 等级 每行添加 axis=1 :

print(df.rank(ascending=True, axis=1))
    c1   c2   c3
0  1.0  3.0  2.0
1  1.0  2.0  3.0
2  2.0  3.0  1.0

df1 = df.rank(ascending=True, axis=1).gt(2)
print(df1)
      c1     c2     c3
0  False   True  False
1  False  False   True
2  False   True  False