Wie finden Sie die Top 3 Wahrscheinlichkeiten aus 10 Spalten hintereinander in Pandas DataFrame?

Question

Ich habe ein Pandas Dataframe mit einer Wahrscheinlichkeit für jede Spalte und ich habe 10 Spalten. Zeile repräsentiert einen Datensatz. Ich möchte die 3 besten Wahrscheinlichkeiten auswählen und die Spaltennamen zurückgeben (ähnlich wie argmax).

Da ich eine große Anzahl von Zeilen habe, möchte ich hoffentlich keine Schleife verwenden. Könnte mir jemand dabei helfen?

Die Datenrahmen sieht wie folgt aus:

col0 col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8 col9  
0 0.089659 0.0 0.0 0.0 0.228481 0.000000 0.0 0.575523 0.0 0.089667  
1 0.000000 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.422125 0.0 0.516324 0.0 0.000000  
2 0.000000 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.304416 0.0 0.659216 0.0 0.000000  
3 0.598459 0.0 0.0 0.0 0.100792 0.082668 0.0 0.144577 0.0 0.053502  
4 0.100000 0.1 0.1 0.1 0.100000 0.100000 0.1 0.100000 0.1 0.100000  

Answer 1

Sie in nlargest aussehen sollte. Dies könnte genug sein, um Sie gehen:

df.T.nlargest(3, df.T.columns).T 

Answer 2

Angesichts der df

df 
Out[145]: 
     col0 col1 col2 col3  col4  col5 col6  col7 col8 \ 
0 0.089659 0.0 0.0 0.0 0.228481 0.000000 0.0 0.575523 0.0 
1 0.000000 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.422125 0.0 0.516324 0.0 
2 0.000000 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.304416 0.0 0.659216 0.0 
3 0.598459 0.0 0.0 0.0 0.100792 0.082668 0.0 0.144577 0.0 
4 0.100000 0.1 0.1 0.1 0.100000 0.100000 0.1 0.100000 0.1 

     col9 
0 0.089667 
1 0.000000 
2 0.000000 
3 0.053502 
4 0.100000 

Sie nlargest verwenden können:

import numpy as np 

x=pd.DataFrame(df).T 

rslt = pd.DataFrame(np.zeros((0,3)), columns=['top1','top2','top3']) 
for i in x.columns: 
    df1row = pd.DataFrame(x.nlargest(3, i).index.tolist(), index=['top1','top2','top3']).T 
    rslt = pd.concat([rslt, df1row], axis=0) 

print rslt 

    top1 top2 top3 
0 col7 col4 col9 
0 col7 col5 col0 
0 col7 col5 col0 
0 col0 col7 col4 
0 col0 col1 col2