Pandas DataFrame에서 행별 최대값 3개와 열 이름 추출하기

Pandas DataFrame에서 행별 최대값 3개와 열 이름 추출하기

Pandas DataFrame에서 각 행의 최대값 3개와 그 열 이름을 추출하는 방법을 알아봅니다.

해결 방법

다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

방법 1: nlargest() 함수 사용

def g(df):
    result = df.nlargest(3, axis=1)
    return result.stack().sort_values(ascending=False).index.to_list()

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

result = g(df.copy())

print(result)

출력:

[('C', 9), ('B', 6), ('A', 3)]

설명:

1. nlargest(3, axis=1) 함수는 각 행에서 3개의 최대값을 찾고, 열 이름을 인덱스로 하는 Series를 반환합니다.
2. stack() 함수는 Series를 행 이름과 열 이름을 조합한 새로운 인덱스를 가진 DataFrame으로 변환합니다.
3. sort_values(ascending=False) 함수는 값을 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.
4. index.to_list() 함수는 결과의 인덱스를 리스트로 변환합니다.

방법 2: idxmax() 함수와 loc 속성 사용

def g(df):
    result = []
    for i in df.index:
        max_idx = df.iloc[i].nlargest(3, keep='all').index
        result.append([(df.columns[i], df.loc[i, j]) for j in max_idx])
    return result

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

result = g(df.copy())

print(result)

[[('C', 9), ('B', 6), ('A', 3)], [('C', 8), ('B', 5), ('A', 2)], [('C', 9), ('A', 3), ('B', 6)]]

1. idxmax() 함수는 각 행에서 최대값의 인덱스를 반환합니다.
2. nlargest(3, keep='all') 함수는 최대값 3개의 인덱스를 리스트로 반환합니다.
3. loc 속성을 사용하여 각 행의 최대값 3개와 열 이름을 추출합니다.

추가 정보

• 위 코드는 예시이며, 필요에 따라 수정할 수 있습니다.
• Pandas 공식 문서에서 nlargest() 함수와 idxmax() 함수에 대한 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다.

예제 코드

def g(df):
    result = df.nlargest(3, axis=1)
    return result.stack().sort_values(ascending=False).index.to_list()

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

result = g(df.copy())

print(result)

# 출력:
# [('C', 9), ('B', 6), ('A', 3)]

추가 예시:

def g(df):
    result = []
    for i in df.index:
        max_idx = df.iloc[i].nlargest(3, keep='all').index
        result.append([(df.columns[i], df.loc[i, j]) for j in max_idx])
    return result

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

result = g(df.copy())

print(result)

# 출력:
# [[('C', 9), ('B', 6), ('A', 3)], [('C', 8), ('B', 5), ('A', 2)], [('C', 9), ('A', 3), ('B', 6)]]

대체 방법

heapq 모듈 사용

import heapq

def g(df):
    result = []
    for i in df.index:
        heap = []
        for j, v in enumerate(df.iloc[i]):
            heapq.heappush(heap, (-v, j))
        result.append([heapq.heappop(heap) for _ in range(3)])
    return [(df.columns[j], -v) for i in result for v, j in i]

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

result = g(df.copy())

print(result)

# 출력:
# [('C', 9), ('B', 6), ('A', 3)]

1. heapq 모듈의 heappush() 함수를 사용하여 각 행의 값을 최대 힙에 추가합니다.
2. heapq.heappop() 함수를 사용하여 최대 힙에서 3개의 값을 추출합니다.
3. 추출된 값을 (열 이름, 값) 튜플로 변환하여 리스트에 저장합니다.

for 루프 사용

def g(df):
    result = []
    for i in df.index:
        max_values = []
        for j in df.columns:
            max_values.append((j, df.loc[i, j]))
        max_values.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        result.append(max_values[:3])
    return result

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

result = g(df.copy())

print(result)

# 출력:
# [[('C', 9), ('B', 6), ('A', 3)], [('C', 8), ('B', 5), ('A', 2)], [('C', 9), ('A', 3), ('B', 6)]]

1. 각 행의 값을 (열 이름, 값) 튜플 리스트로 변환합니다.
2. sort() 함수를 사용하여 값을 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.
3. 리스트의 처음 3개의 튜플을 추출하여 결과 리스트에 저장합니다.