如何对每一行数据帧的值进行排序并返回排序后的列名称

Question

我有2个不同行的数据帧，dF1=（1098 x 2列）和df2=（1331 x2）例如：

df1

       lat-2    long-2
R1  10.612811   46.265142
R2  10.604078   45.896510
R3  10.610205   45.727291
R4  10.606051   45.772968
R5  10.596646   46.517013

df2

       lat-1    long-1
G1  10.604065   45.896533
G2  10.612811   46.265142
G3  10.606051   45.772968
G4  10.610205   45.727291
G5  10.606747   44.772287
G6  10.619976   45.847164
G7  10.607682   45.477258
G8  10.784809   44.769609

在pandas数据帧中，借助于获取彼此之间的最近点，我计算df1的每一行和df2的所有行之间的欧几里德距离，因此新的_df具有（1089 x 1331）。新德里

            G1          G2         G3          G4           G5        G6           G7             G8
    R1  0.368713    0.000000    0.492220    0.537857    1.492867    0.418039    0.787901    1.505391
    R2  0.000026    0.368735    0.123558    0.169330    1.124226    0.051844    0.419267    1.141302
    R3  0.169353    0.537857    0.045865    0.000000    0.955010    0.120271    0.250046    0.973469
    R4  0.123581    0.492220    0.000000    0.045865    1.000681    0.075491    0.295714    1.019158
    R5  0.620524    0.252389    0.744104    0.789838    1.744755    0.670255    1.039814    1.757506

我想要这样的结果：

                    close
  R1          [G2,G1,G6,G3,G5,G4,G7,G8]
  R2          [G1, G6, ,,......]
  R3          [G4,...]
  R4          [G3,....]
  R5          [G2,G5,...]
  R6          [G2,G3,...]
  R7          [G4,...] 

换句话说，我想让每一行新的_df按升序对列的值进行排序，最后返回我想要的结果。

我不能在熊猫数据帧中使用互相获取最近点的代码，我试着这样写：

def Closest(df):

    d=defaultdict(list)
    for x in (df.index):

        y=df.loc[str(x)].copy()
        M=y.tolist()

        Q=M.sort_val(ascending=True)
        p=Q.index

        d[x].appand(p)

     return (d)

我的想法是：

h=new_df.loc["R1"].copy()
h:

    G1     0.368713
    G2     0.000000
    G3     0.492220
    G4     0.537857
    G5     1.492867
    G6     0.418039
    G7     0.787901
    G8     1.505391
    Name: R3, dtype: float64

k=h.sort_values(ascending=True)
k.index
d={}
d['R']=k.index

所以我想创建一个字典，其中包含索引R作为键，有序G的列表作为值。最后，我可以从这个字典生成一个数据帧。但当我编写此函数时，它正在发送（“'float'对象没有属性'sort_val'，'occurrent at index G1'）或'float'对象不可编辑。

我是一名新程序员（初学者），

我如何纠正我的功能以达到我的目标，或者如果我的想法完全错误，我如何获得结果？

Answer 1

您可以为您的df应用排名，然后按排名顺序对列名排序，并创建一个新的系列

lst=[ [z for z,p in sorted(zip(df.columns.values.tolist(),x),key=lambda y: y[1])] for x in df.apply(lambda x : x.rank(),1).values.tolist()]


pd.Series(data=lst,index=df.index)
Out[1531]: 
R1    [G2, G1, G6, G3, G4, G7, G5, G8]
R2    [G1, G6, G3, G4, G2, G7, G5, G8]
R3    [G4, G3, G6, G1, G7, G2, G5, G8]
R4    [G3, G4, G6, G1, G7, G2, G5, G8]
R5    [G2, G1, G6, G3, G4, G7, G5, G8]
dtype: object