Python 相加列并选择总和最大的列

我正在寻找排序的数据帧。我有这个数据框：

Y    X1  X2  X3
Y1   1   0   1
Y2   1   0   0
Y3   1   0   0
Y4   0   1   0

有很多专栏。如果向下添加列，我想选择总和最大的X值

我一直试图通过添加这样一行来实现这一点：

Y    X1  X2  X3
Y1   1   0   1
Y2   1   0   0
Y3   1   0   0
Y4   0   1   1
sum  3   1   2

然后我会按总和行排序

Y    X1  X3  X2
Y1   1   1   0
Y2   1   0   0
Y3   1   0   0
Y4   0   1   1
sum  3   2   1

然后选择要使用的30列。然而，我只能得到这样的行的总和：

Y    X1  X3  X2  sum
Y1   1   1   0    2
Y2   1   0   0    1
Y3   1   0   0    1
Y4   0   1   1    2

使用

pivot_table['sum'] = pivot_table.sum(axis=1)

我也试过了

pivot_table['sum'] = pivot_table.sum(axis=0)

---

并尝试添加

.transpose（）

，但此操作无效。我还认为，可能有一种比我现在一步一步的尝试更快的方法

您可以在df上调用

sum

，这将返回一个序列，然后您可以对该序列进行排序，然后使用序列的索引对df进行重新排序：

In [249]:
# note that column 'X3' will produce a sum value of 2
t="""Y    X1  X2  X3
Y1   1   0   1
Y2   1   0   1
Y3   1   0   0
Y4   0   1   0"""
# load the data
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), sep='\s+', index_col=[0])
df

Out[249]:
    X1  X2  X3
Y             
Y1   1   0   1
Y2   1   0   1
Y3   1   0   0
Y4   0   1   0

来自

sum

的结果将返回一个系列，我们希望对其进行排序，并传递参数

inplace=False

，因此它将返回一个副本和

升序=False

：

In [250]:
# now calculate the sum, call sort on the series
s = df.sum().sort(ascending=False, inplace=False)
s
​
Out[250]:
X1    3
X3    2
X2    1
dtype: int64

In [251]:
# now use fancy indexing to reorder the df
df.ix[:,s.index]

Out[251]:
    X1  X3  X2
Y             
Y1   1   1   0
Y2   1   1   0
Y3   1   0   0
Y4   0   0   1

如果只需要顶部的

n

列，可以对索引进行切片：

In [254]:
df = df[s.index[:2]]
df

Out[254]:
    X1  X3
Y         
Y1   1   1
Y2   1   1
Y3   1   0
Y4   0   0

您可以在数据帧上使用descripe（）来获取每列（包括总和）的统计信息。然后使用descripe result中的max sum列对数据帧进行排序

---

我想说，一般来说，在数据框架中添加语义不同于其他行的行不是一个好主意。它不是Excel。

我有一个类似的问题，我只想保持列的总和最大。以下是我的解决方案：

ncols是要保留多少列

def top_cols(dftemp,ncols):
    dfsum = dftemp.sum().to_frame().reset_index()
    dfsum = dfsum.sort_values(by=0,ascending=False, inplace=False).head(ncols)
    top_cols = dfsum['index'].tolist()
    return dftemp[top_cols]

df = top_cols(df,50) #this would return the dataframe with the 50 columns with the largest sums

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很抱歉，您是在询问如何按列求和，然后对列进行排序，以便最高的值首先按列显示？是的，这就是我的意思。OP希望使用求和值对熊猫1.1.5的dfUpdate进行重新排序：对序列或数据帧进行排序使用

pd.DataFrame.sort\u值

。有关更多信息，请参阅。