python显示前几行数据_python – 为数据框中的每一行查找前N列

如果你只想要配对：

from operator import itemgetter as it

from itertools import repeat

n = 3

# sort_values = order pandas < 0.17

new_d = (zip(repeat(row["index"]), map(it(0),(row[1:].sort_values(ascending=0)[:n].iteritems())))

for _, row in df.iterrows())

for row in new_d:

print(list(row))

输出：

[('B', 'option3'), ('B', 'option4'), ('B', 'option1')]

[('C', 'option2'), ('C', 'option5'), ('C', 'option1')]

[('D', 'option5'), ('D', 'option1'), ('D', 'option2')]

[('E', 'option1'), ('E', 'option2'), ('E', 'option3')]

[('F', 'option3'), ('F', 'option1'), ('F', 'option2')]

这也保持了秩序.

如果需要列表列表：

from operator import itemgetter as it

from itertools import repeat

n = 3

new_d = [list(zip(repeat(row["index"]), map(it(0),(row[1:].sort_values(ascending=0)[:n].iteritems()))))

for _, row in df.iterrows()]

输出：

[[('A', 'option3'), ('A', 'option2'), ('A', 'option4')],

[('B', 'option3'), ('B', 'option4'), ('B', 'option1')],

[('C', 'option2'), ('C', 'option5'), ('C', 'option1')],

[('D', 'option5'), ('D', 'option1'), ('D', 'option2')],

[('E', 'option1'), ('E', 'option2'), ('E', 'option3')],

[('F', 'option3'), ('F', 'option1'), ('F', 'option2')]]

或者使用pythons排序：

new_d = [list(zip(repeat(row["index"]), map(it(0), sorted(row[1:].iteritems(), key=it(1) ,reverse=1)[:n])))

for _, row in df.iterrows()]

这实际上是最快的,如果你真的想要字符串,那么根据你的需要格式化输出是非常简单的.