创建新列，根据其他列的排名显示值 Python

Question

我有一个数据框，其中日期作为行，列中包含值。为了有一个想法，数据框看起来像下面这样：

print(df1)

            c1  c2  c3  c4
12/12/2016  38  10   1   8
12/11/2016  44  12  17  46
12/10/2016  13   6   2   7
12/09/2016   9  16  13  26

我希望创建一个规则，对df1中的每一行进行排名，并创建另一个数据框来存储一些固定值。例如，对于每行中的前2个最高值，它分配值k=5，对于最低的2个值，它显示值y=-9。

我想要得到以下的df：

            c1  c2  c3  c4
12/12/2016  5    5  -9  -9
12/11/2016  5  -9   -9   5
12/10/2016  5  -9   -9   5
12/09/2016  -9  5   -9   5

我考虑在df1上使用np.partition，但我不知道如何创建新的数据框。非常感谢任何提示！谢谢！

- clu

Answer 1

使用rank与numpy.where和DataFrame构造函数：

arr = np.where(df.rank(axis=1, method='dense') > 2, 5, -9)

df = pd.DataFrame(arr, index=df.index, columns=df.columns)
print (df)
            c1  c2  c3  c4
12/12/2016   5   5  -9  -9
12/11/2016   5  -9  -9   5
12/10/2016   5  -9  -9   5
12/09/2016  -9   5  -9   5

- jezrael

Answer 2

这是一个NumPy的解决方案：

df.iloc[:] = np.where(df.values.argsort(1).argsort(1) > 1, 5, -9)

print(df)

            c1  c2  c3  c4
12/12/2016   5   5  -9  -9
12/11/2016   5  -9  -9   5
12/10/2016   5  -9  -9   5
12/09/2016  -9   5  -9   5

- jpp