pandas idxmax:在出现并列的情况下返回所有的行[英] pandas idxmax: return all rows in case of ties

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问题描述

我正在使用一个数据框,我在其中按概率对每一行进行加权.现在,我想选择概率最高的行,并且我正在使用 pandas idxmax() 来执行此操作,但是当有平局时,它只会返回平局中的第一行.就我而言,我想获取所有相关的行.

此外,我正在作为研究项目的一部分执行此操作,我正在处理数百万个如下图所示的数据帧,因此保持快速是一个问题.

例子:

我的数据如下所示:

data = [['chr1',100,200,0.2],
    ['ch1',300,500,0.3],
    ['chr1', 300, 500, 0.3],
    ['chr1', 600, 800, 0.3]]

从这个列表中,我创建了一个 pandas 数据框,如下所示:

weighted = pd.DataFrame.from_records(data,columns=['chrom','start','end','probability'])

看起来像这样:

  chrom  start  end  probability
0  chr1    100  200          0.2
1   ch1    300  500          0.3
2  chr1    300  500          0.3
3  chr1    600  800          0.3

然后使用以下方法选择适合 argmax(probability) 的行:

selected =  weighted.ix[weighted['probability'].idxmax()]

当然返回:

chrom          ch1
start          300
end            500
probability    0.3
Name: 1, dtype: object

是否有一种(快速)方法可以在存在平局时获取所有值?

谢谢!

推荐答案

嗯,这可能是您正在寻找的解决方案:

weighted.loc[weighted['probability']==weighted['probability'].max()].T
#               1     2     3
#chrom        ch1  chr1  chr1
#start        300   300   600
#end          500   500   800
#probability  0.3   0.3   0.3

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