如何在Python中从pandas dataframe中获取大多数变量行？

从（数字）数据帧中获取最多可变行的有效方法是什么？对于大多数可变行，我指的是相对于列值而言变化最大的行，即标准偏差最高的行，但由于每行可能处于不同的尺度，所以不能仅取列中每行的最大绝对标准偏差。定义这一点的一种方法是计算绝对变异系数：

df = pandas.DataFrame({"a": np.random.randn(10), "b": np.random.randn(10), "c": np.random.randn(10)})
new_df = df.std(axis=1).div(df.mean(axis=1)).abs()
var_df = df[new_df.max(axis=1) > np.percentile(new_df.max(axis=1),80)]

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在pandas/numpy中，有没有更简洁/高效的方法来实现这一点？

您所说的“最可变行”是什么意思？你的意思是变化最大的行吗，用以衡量它们的变化程度？你的意思是你想得到大多数行吗？相对于列值来说，变量最大的行-即具有最高的标准偏差，但由于每行可能在不同的刻度上，我不能只取最大的标准偏差