Python 获取表中每行N个最大/最小值的列名

我试图为每一行获取最大/最小值最多为N个值的列的名称

考虑到这样的情况：

a     b     c     d     e
1.2   2     0.1   0.8   0.01
2.1   1.1   3.2   4.6   3.4
0.2   1.9   8.8   0.3   1.3
3.3   7.8   0.12  3.2   1.4

我可以通过

idxmax（axis=1）

获得最大值，依此类推，通过

idxmin（axis=1）

获得最小值，但这只适用于顶部最大值和底部最小值，不适用于N值

如果用N=2调用，我想得到：

a     b     c     d     e     Max1    Max2    Min1    Min2    
1.2   2.0   0.1   0.8   0.1   b       a       c       e
2.1   1.1   3.2   4.6   3.4   d       d       b       a
0.2   1.9   8.8   0.3   1.3   c       b       a       d
3.3   7.8   0.1   3.2   1.4   b       a       c       e

---

我知道我总是可以获取行数据，计算第N个值并按索引映射到列名称列表，只是想知道一种更好、更优雅的方法（如果可能）。

您可以使用NLAGEST和nsmallest：

In [11]: res = df.apply(lambda x: pd.Series(np.concatenate([x.nlargest(2).index.values, x.nsmallest(2).index.values])), axis=1)

In [12]: res
Out[12]:
   0  1  2  3
0  b  a  e  c
1  d  e  b  a
2  c  b  a  d
3  b  a  c  e

In [13]: df[["Max1", "Max2", "Min1", "Min2"]] = res

In [14]: df
Out[14]:
     a    b     c    d     e Max1 Max2 Min1 Min2
0  1.2  2.0  0.10  0.8  0.01    b    a    e    c
1  2.1  1.1  3.20  4.6  3.40    d    e    b    a
2  0.2  1.9  8.80  0.3  1.30    c    b    a    d
3  3.3  7.8  0.12  3.2  1.40    b    a    c    e

---

如果最大/最小值和第二大/最小值的顺序无关紧要，那么可以使用

np.argpartition

N = 2 # Number of min/max values 
u = np.argpartition(df, axis=1, kth=N).values
v = df.columns.values[u].reshape(u.shape)

---

最大和第二大列名的顺序（最小列名的顺序相反）重要吗？在我的例子中，这并不重要。谢谢你的edge case选项。另一个选项，真的，谢谢。简单说明一下，v[：，-2:]和v[：，：2]应该是N的函数。

maxdf = pd.DataFrame(v[:,-N:]).rename(columns=lambda x: f'Max{x+1}')
mindf = pd.DataFrame(v[:,:N]).rename(columns=lambda x: f'Min{x+1}')

pd.concat([df, maxdf, mindf], axis=1)

     a    b     c    d     e Max1 Max2 Min1 Min2
0  1.2  2.0  0.10  0.8  0.01    b    a    e    c
1  2.1  1.1  3.20  4.6  3.40    d    e    b    a
2  0.2  1.9  8.80  0.3  1.30    b    c    a    d
3  3.3  7.8  0.12  3.2  1.40    a    b    c    e