如何根据pandas中的多个列获取列名？ 目标：

创建列

fst\u imp

：返回列名，其中的值是每行最小值的索引

snd_imp

：值是列名，其中的值是每行第二个小值的索引

trd_imp

：值是列名，其中值是每行第三个小值的索引

示例结果：

---

以下是一个潜在的解决方案，使用构造函数和：

[外]

或者更具伸缩性

df.join(pd.DataFrame([df.columns.values[x] for x in np.argsort(df.values)]))

[外]

---

以下是一个潜在的解决方案，使用构造函数和：

[外]

或者更具伸缩性

df.join(pd.DataFrame([df.columns.values[x] for x in np.argsort(df.values)]))

[外]

---

但是如果我有超过3列，它将得到AssertionError:3列传递，传递的数据有N列删除

columns=[…]

arg在这种情况下，应该可以正常工作，您可能只需要用不同的方式重命名那些列headingspd.DataFrame（[df.columns.values[x][：3]在np.argsort（df.values）]，列中的x=['fst_imp'，'snd_imp'，'trd_imp']）它可以工作，但如果我有3列以上，它将得到断言错误：传递了3列，传递的数据有N列删除

columns=[…]

arg在这种情况下，应该可以工作了，您可能只需要用另一种方式重命名这些列headingspd.DataFrame（[df.columns.values[x][：3]在np.argsort中为x）（df.values）]，列=['fst_imp'，'snd_imp'，'trd_imp']）它可以工作

   A  B  C fst_imp snd_imp trd_imp
0  1  2  3       A       B       C
1  6  5  4       C       B       A
2  7  9  8       A       C       B

df.join(pd.DataFrame([df.columns.values[x] for x in np.argsort(df.values)]))

   A  B  C       0       1       2
0  1  2  3       A       B       C
1  6  5  4       C       B       A
2  7  9  8       A       C       B