熊猫数据处理

Question

我有一个矩阵，其中行是一些项目号，列是一些名为score1、score2等特性的分数。我想创建三个新列，名为out1、out2和out3；其中out1、out2或out3的值为1(score1)、2(score2)或3(score3)。规则如下，请查看矩阵一个例子的图片，因为我还不能发布图片。的示例图

1. 项目得分最高的列将放置在out1中。
2. 如果有领带，没有最高的，那么所有的都是空的。
3. 如果最高分和第二最高分之间的差值小于或等于2，则将该分数放在out2中。
4. 如果out2的分数相等，则out2和out3将为空。
5. 如果第二最高分和第三最高分之间的差值小于2，则将该分数放在out3中。
6. 如果out3的得分是相等的，那么out3将为空

这是一个玩具矩阵

df = pd.DataFrame({'items':['item1', 'item2', 'item3', 'item4', 'item-n'],
                  'score0':[11,2,3,10,10],
                  'score1':[6,4,6,6,9],
                  'score2':[9,8,6,8,8],
                  'score-n':[3,0,2,6,2]})

谢谢你的帮助

Answer 1

堆叠溢出不是为了解决你的家庭作业问题，而是为了询问细节。无论如何，一个起点可以是删除"items“列并使用您自己编写的函数：

def my_max(arr1d):
    return np.argmax(arr1d)

dfs = df.drop(["items"], axis=1)
col1 = dfs.apply(my_max, axis=1)

这里只需将argmax替换为您自己的函数。