Python 数据帧中具有索引和列名的最大（n）个数字

我希望找出数据帧中最大的5个数字，并存储这5个值的索引名和列名

我试图使用nlargest（）和idxmax方法，但未能实现我想要的。我的代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df = DataFrame({'a': [1, 10, 8, 11, -1],'b': [1.0, 2.0, 6, 3.0, 4.0],'c': [1.0, 2.0, 6, 3.0, 4.0]})

你能告诉我怎样才能做到这一点吗。感谢您使用和：

这将为您提供一个具有多索引的系列，其中第一级是原始数据帧的索引，第二级是给定值的列名。以下是

max\u vals

的外观：

3  a    11.0
1  a    10.0
2  a     8.0
   b     6.0
   c     6.0

要显式获取索引和列名，请在

max\u vals

的索引上使用：

max_idx = max_vals.index.get_level_values(0)
max_cols = max_vals.index.get_level_values(1)

Index(['a', 'a', 'a', 'b', 'c'], dtype='object')

max_idx

的结果：

Int64Index([3, 1, 2, 2, 2], dtype='int64')

max\u cols

的结果：

max_idx = max_vals.index.get_level_values(0)
max_cols = max_vals.index.get_level_values(1)

Index(['a', 'a', 'a', 'b', 'c'], dtype='object')

使用和：

这将为您提供一个具有多索引的系列，其中第一级是原始数据帧的索引，第二级是给定值的列名。以下是

max\u vals

的外观：

3  a    11.0
1  a    10.0
2  a     8.0
   b     6.0
   c     6.0

要显式获取索引和列名，请在

max\u vals

的索引上使用：

max_idx = max_vals.index.get_level_values(0)
max_cols = max_vals.index.get_level_values(1)

Index(['a', 'a', 'a', 'b', 'c'], dtype='object')

max_idx

的结果：

Int64Index([3, 1, 2, 2, 2], dtype='int64')

max\u cols

的结果：

max_idx = max_vals.index.get_level_values(0)
max_cols = max_vals.index.get_level_values(1)

Index(['a', 'a', 'a', 'b', 'c'], dtype='object')

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非常感谢@root。我今天学会了这些方法，并且能够做到。谢谢你的努力。非常感谢@root。我今天学会了这些方法，并且能够做到。谢谢你的努力。