Pandas 在变换lambda函数中，如果最大值为无穷大，则使用if-else获得第二大值

我有一个数据帧，如下所示：

      country_code  count_date  confirmed_cases  growth_rate
0              AFG  2020-09-18          38872.0    94.019934
1              AFG  2020-09-17          38855.0    83.641975
2              AFG  2020-09-16          38815.0   108.154506
3              AFG  2020-09-15          38772.0   196.296296
4              AFG  2020-09-14          38716.0   196.894410
...            ...         ...              ...          ...
20451          ZWE  2020-06-03            206.0          NaN
20452          ZWE  2020-06-02            203.0          NaN
20453          ZWE  2020-06-01            178.0          NaN
20454          ZWE  2020-05-31            174.0          NaN
20455          ZWE  2020-05-30            149.0          NaN

我正在尝试这样做： df.groupby'count\u date'。增长率.x:x/x.max

但是一些x.max值是无穷大的，在这种情况下，我想使用第二大值。如何将以下伪代码转换为实际代码：

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df.groupby'count_date'。growth_rate.transformlambda x:x/x.max如果x.max！=inf else x/

您可以使用掩码从x删除inf值：

df.groupby'count\u date'。growth\u rate.transformlambda x:x/x[~np.isinfx].max 以下是一个例子：

示例数据帧 df=pd.DataFrame{ “盘点日期”：[“2020-09-17”、“2020-09-17”、“2020-09-17”、“2020-09-17”、“2020-09-17”]， “增长率”：[1,3,2，np.inf] } df.groupby'count\u date'。growth\u rate.transformlambda x:x/x[~np.isinfx].max 0 0.333333 1 1.000000 2 0.666667 3 inf

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如您所见，缩放是使用x中的最大非无穷大值执行的。

仅出于教育目的，我还想看看我们如何使用if/else执行此操作。也许不是你，但希望有人能想到。当然！如果lenx[np.isinfx]==0，则结构为：df.groupby'count\u date'。growth\u rate.transformlambda x:x/x.max，否则x/x[~np.isinfx]。max是否有办法访问第二大值来代替x.max。我尝试了x.nlargest2[1]，但它不起作用。您可以使用x.nlargest2.iloc[1]。代码使用索引，但必须使用.iloc来获取位置