获取Pandas Dataframe中列名称的排名

牙本质

我将“客户ID”与他们最常购买的演出类型联系起来：

Genre            Jazz     Dance     Music  Theatre
Customer                                        
100000000001           0      3         1        2
100000000002           0      1         6        2
100000000003           0      3        13        4
100000000004           0      5         4        1
100000000005           1     10        16       14

我想要的结果是根据排名添加列名：

Genre            Jazz     Dance     Music  Theatre          Rank1          Rank2          Rank3          Rank4
Customer                                         
100000000001           0      3         1        2          Dance        Theatre          Music           Jazz
100000000002           0      1         6        2          Music        Theatre          Dance           Jazz
100000000003           0      3        13        4          Music        Theatre          Dance           Jazz
100000000004           0      5         4        1          Dance          Music        Theatre           Jazz
100000000005           1     10        16       14          Music        Theatre          Dance           Jazz

我已经查找了一些线程，但是我能找到的最接近的线程是idxmax。但是，那只能给我Rank1。

谁能帮助我获得所需的结果？

非常感谢！

丹尼斯

Shubham Sharma：

用：

i = np.argsort(df.to_numpy() * -1, axis=1)
r = pd.DataFrame(df.columns[i], index=df.index, columns=range(1, i.shape[1] + 1)) 
df = df.join(r.add_prefix('Rank'))

细节：

使用np.argsort沿着axis=1拿到指标i，将按照从大到小的顺序排列流派。

print(i)
array([[1, 3, 2, 0],
       [2, 3, 1, 0],
       [2, 3, 1, 0],
       [1, 2, 3, 0],
       [2, 3, 1, 0]])

r从df沿索引i（即df.columns[i]）获取的数据框的列中创建一个新的数据框，然后使用DataFrame.join将数据框r与结合df：

print(df)
              Jazz  Dance  Music  Theatre  Rank1    Rank2    Rank3 Rank4
Customer                                                                
100000000001     0      3      1        2  Dance  Theatre    Music  Jazz
100000000002     0      1      6        2  Music  Theatre    Dance  Jazz
100000000003     0      3     13        4  Music  Theatre    Dance  Jazz
100000000004     0      5      4        1  Dance    Music  Theatre  Jazz
100000000005     1     10     16       14  Music  Theatre    Dance  Jazz

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