pandas 按行将列名根据值由大到小排列

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数据处理中，按行排列的列名可以提供更直观的数据探索和分析方式。你可以逐行查看列名，了解每列的含义和特征，有助于更好地理解数据集的结构和内容。

数据与需求

我们的源数据及构造代码如下：

import io
import pandas as pd


data = '''
基金名称 电子 传媒 计算机
 基金A  1  6   7
 基金B  0  3   8
 基金C  7  0   9

'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), sep='\s+')
df
# ...

需要增加一列「分布方式」，每行的值是本行基金名称对应列名及数量，顺序按照值大小，值为 0 的不显示，即：

'''
基金名称
基金A    计算机(7)、传媒(6)、电子(1)
基金B          计算机(8)、传媒(3)
基金C          计算机(9)、电子(7)
dtype: object
'''

思路

先用 apply() 按行，将构成每行 Series 转为字典，这时字典的键为列名，值为数值。

接着用列表推导式过滤值为 0 的项，得到一个列表。

再用 join() 方法用顿号 、 将列表的所有项连接起来。

最后将得到的结果指定为一个列。

代码

先设置基金名称为索引，这时基金名称就不参加行的计算，仅值进行计算。用 apply() 按行将每行 Series 进行排序，最后转为字典：

(
    df.set_index('基金名称')
    .apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False).to_dict(), axis=1)
)
'''
基金名称
基金A    {'计算机': 7, '传媒': 6, '电子': 1}
基金B    {'计算机': 8, '传媒': 3, '电子': 0}
基金C    {'计算机': 9, '电子': 7, '传媒': 0}
dtype: object
'''

通过列表推导式，将值为 0 的过滤，得到列表：

(
    df.set_index('基金名称')
    .apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False).to_dict(), axis=1)
    .map(lambda x: [f'{k}({v})' for k,v in x.items() if v>0])
)
'''
基金名称
基金A    [计算机(7), 传媒(6), 电子(1)]
基金B           [计算机(8), 传媒(3)]
基金C           [计算机(9), 电子(7)]
dtype: object
'''

用中文顿号连接列表的项：

col = (
    df.set_index('基金名称')
    .apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False).to_dict(), axis=1)
    .map(lambda x: [f'{k}({v})' for k,v in x.items() if v>0])
    .map('、'.join)
)
col
'''
基金名称
基金A    计算机(7)、传媒(6)、电子(1)
基金B          计算机(8)、传媒(3)
基金C          计算机(9)、电子(7)
dtype: object
'''

将得到的列值指定到数据中：

df.assign(行业分布=col.array)
'''
  基金名称  电子  传媒  计算机           行业分布
0  基金A   1   6    7  计算机(7)、传媒(6)、电子(1)
1  基金B   0   3    8        计算机(8)、传媒(3)
2  基金C   7   0    9        计算机(9)、电子(7)
'''

这样就得到了最终的结果。

（完）

pandas 按行将列名根据值由大到小排列

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