在保留列的同时对数据帧行进行排序

Question

我有一个熊猫数据框，如下所示：

         U1      U2      U3                                                      
U1       1.0     0.0     0.2 
U2       0.4     1.0     0.0
U3       0.0     0.45    1.0 

这里，U1、U2和U3是索引和列标题。 我想对每行中的值进行排序，然后从每行中选择前20个。 但是，在排序之后，我还需要知道特定的值来自哪个行和列。 例如，如果我将每一行单独排序，我将得到：

         U2      U3      U1                                                      
U1       0.0     0.2     1.0 

第一排

         U3      U1      U2                                                     
U2       0.0     0.4     1.0

第二排

         U1      U2      U3                                                      
U3       0.0     0.45    1.0 

第三排。你知道吗

但是，现在每行的列顺序不同。 有没有一种有效的方法/数据结构（最好是数据帧或numpy数组）来聚合这些排序的信息？你知道吗

Answer 1

可能这会有帮助，在那里你可以得到一个单一的排序结果！你知道吗

pd.DataFrame(list(df.apply(lambda x : sorted((x,c) for x,c in zip(x,df.columns)),axis=1)),
             index=df.index)

         0           1              2
U1  (0.0, 'U2') (0.2, 'U3')     (1.0, 'U1')
U2  (0.0, 'U3') (0.4, 'U1')     (1.0, 'U2')
U3  (0.0, 'U1') (0.45, 'U2')    (1.0, 'U3')

Answer 2

您可以使用^{}作为位置，然后对列的值和DataFrame的值重新排序：

pos = df.values.argsort(axis=1)
df1 = pd.DataFrame(df.columns[pos], index=df.index)
print (df1)
     0   1   2
U1  U2  U3  U1
U2  U3  U1  U2
U3  U1  U2  U3

arr1 = df.columns.values[pos]
print (arr1)
[['U2' 'U3' 'U1']
 ['U3' 'U1' 'U2']
 ['U1' 'U2' 'U3']]

若要通过pos更改位置，请使用：

df2 = pd.DataFrame(df.values[np.arange(len(df))[:, None], pos], index=df.index)
print (df2)
      0     1    2
U1  0.0  0.20  1.0
U2  0.0  0.40  1.0
U3  0.0  0.45  1.0

arr2 = df.values[np.arange(len(df))[:, None], pos]
print (arr2)
[[0.   0.2  1.  ]
 [0.   0.4  1.  ]
 [0.   0.45 1.  ]]