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Columnの名前を変更する(Pythonで配列の1行にあるn個の要素から大きい順に3個の値を抽出する)

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回答 2

投稿 2017/11/21 13:59

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wiz_noise

score 4

初学者で、以下のようなデータで範囲を指定し、
カラム名を表示し、集団のTOP3の値を表示するプログラムを考えています。

処理前から処理後を抽出する方法はないかと思い、質問させていただきます。

【処理前】:入力イメージ

A B C D E F G H I J
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
8 4 5 1 3 2 7 6 10 9
7 5 9 10 2 6 1 8 3 4
2 4 6 8 10 1 3 5 9 7

①10個の同じ要素の比較を行います。(値は乱数です。またこれらは行内で同じ値はないものとします。)
値の大きい順に3個の要素を取り出します。(※)

A B C
10 9 8
I J A
10 9 8
D C H
10 9 8
E I D
10 9 8

②値の大きい順にカラム名を'1st','2nd','3rd'としてそれぞれを表します。

【処理後】

1st 2nd 3rd
10 9 8
10 9 8
10 9 8
10 9 8

試したこと

--変更前のコード
import numpy as np
import pandas as pd

--ここで乱数を生成
r = np.random.randint(10, size=(10, 5))
df = pd.DataFrame(r)

--最大値からN個抽出(②の一部です。)
N = 3
top = df.loc[0, :].nlargest(N)
top3 = df.loc[:,top.index]

入力以降で、カラム名を変更することを考えております(入力後はどのタイミングでも良いです。)

カラム名をRenameは、

df_new = df.rename(columns={'A': 'a'}, inplace=True)


のように変更できることは、調べてわかったのですが、
【処理前】のどの列の要素がどのような値になるかがわからず、
【処理後】のような表を得るのに良い方法がないかと質問させていただいた次第です。

拙い質問で申し訳ありませんが、ご教示いただければと思います。
よろしくお願い致します。

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回答 2

checkベストアンサー

+3

こんな感じでよいですか?

なんかこれ、最近書いた気がする・・

import pandas as pd
import numpy as np

r = np.random.randint(10, size=(5, 10))
df = pd.DataFrame(r, columns=['A','B','C','D','E','F','G','H', 'I', 'J'])
print(df)
#    A  B  C  D  E  F  G  H  I  J
# 0  2  0  3  2  0  7  2  0  8  1
# 1  4  4  5  9  6  5  1  5  7  9
# 2  3  6  9  5  1  9  0  2  5  1
# 3  4  1  0  9  2  2  4  8  2  6
# 4  9  1  3  8  6  8  0  8  6  7

N = 3
rank_df = df.apply(lambda s:s.sort_values(ascending=False)[:N].reset_index(drop=True), axis=1)
rank_df.columns = ['1st', '2nd', '3rd']

print(rank_df)
#   1st 2nd 3rd
# 0   8   7   3
# 1   9   9   7
# 2   9   9   6
# 3   9   8   6
# 4   9   8   8

投稿 2017/11/21 14:23

編集 2017/11/21 14:26

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  • 2017/11/21 14:26

    既視感がありますね。

    キャンセル

  • 2017/11/21 14:30

    流行なのかな?

    あと、nlargest() 使うと
    rank_df = df.apply(lambda s:s.nlargest(3).reset_index(drop=True), axis=1)
    ですね

    キャンセル

  • 2017/11/21 14:43

    やり方は一通りではないということで少し気になっていることがあります。
    pandasを使用するとapplyやnlargestなどいろいろなやり方があるかと思います。
    インスタンスのコピーなどの、実行速度やメモリの観点からのベストプラクティスというのはあるのでしょうか?

    実際にpandasが何をやっているのか、ソースコードを読めばわかることですが、もしご存知でしたら、教えていただけると幸いです。
    もしかしたら、バージョン次第で実装が変わって、答えも1つじゃないかもしれませんが。

    キャンセル

  • 2017/11/21 21:29

    残念ながら、普段そこまで厳密に処理の取捨選択をしておりませんね。(お役にたてずにすみません)。しいて言えば
    Slice/Indexing の使用 > DataFrame(or Series)のメソッドを使用 > Apply()処理 > ループ処理(iterrows)
    の順で処理を選択していることぐらいでしょうか。

    キャンセル

  • 2017/11/21 22:25

    すごい、全然読めない。。。

    キャンセル

0

https://stackoverflow.com/questions/11346283/renaming-columns-in-pandas

df.columns = [“1st”, “2nd”, “3rd”]
ということでしょうか?

投稿 2017/11/21 14:25

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