从给定的csv中计算坏月份

Question

我试着从数据中找出最糟糕的五个月，但我对这个过程并不确定，因为我很困惑。答案应该是类似的(2001年6月，2002年7月)，但当我试图解决它时，我的答案并不像预期的那样。只对一月份的数据进行了排序。这就是我试图解决我的问题和csv数据文件的方式也提供在屏幕截图上。

我的解决办法如下：

PATH = "tourist_arrival.csv"  

df = pd.read_csv(PATH)
print(df.sort_values(by=['Jan.','Feb.','Mar.','Apr.','May.','Jun.','Jul.','Aug.','Sep.','Oct.','Nov.','Dec.'],ascending=False))

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年、一月、二月、三月、四月、五月、六月、七月、八月、九月、十月、十二月、一九九二年十二月、一九九三年三月、四月、五月、六月、七月、九月、十一月、十二月、一九九二年十二月、一九九三年二月、一九九四年四月、五月、六月、七月、九月、十一月、十二月、一九九二年十二月、一九九三年四月、一九九四年五月、六月、七月、九月、十一月、十二月、一九九二年十二月、一九九三年四月、一九九四年五月、六月、七月、九月、十二月、一九九二年十二月、一九九四年十二月、一九九四年四月、五月、六月、七月、九月、十一月、十二月、一九九四年四月、五月、六月、七月、九月、十二月、一九九二年十二月、一九九四年十二月、一九九四年四月、五月、六月、七月、九月、十二月、一九九二年十二月、一九九四年十二月、一九九四年四月、五月、六月、七月、九月、

Answer 1

melt您的DataFrame，然后sort_values

output = df.melt("Year", df.drop(["Year", "Total"], axis=1).columns, var_name="Month").sort_values("value").reset_index(drop=True)

>>> output
     Year Month  value
0    2001  Jun.  13030
1    1993  Jul.  13588
2    2002  Jul.  16621
3    2002  Jan.  17176
4    2002  Jun.  17218
..    ...   ...    ...
259  2012  Oct.  86379
260  2013  Mar.  88697
261  2012  Mar.  89151
262  2011  Oct.  96996
263  2013  Oct.  99426

[264 rows x 3 columns]

在最糟糕的5个月里，你可以做到：

>>> output.iloc[:5]
   Year Month  value
0  2001  Jun.  13030
1  1993  Jul.  13588
2  2002  Jul.  16621
3  2002  Jan.  17176
4  2002  Jun.  17218