pandasデータフレームの行の値をソートして列名に置き換える方法

Question

各行の値をソートし、列名で値を置き換えたいとします。 以下のデータフレームがあるとします。

ID A B C 
1 8 10 9 
2 6 7 8 
3 13 14 7 

このフォームに変換します。

1 B C A 
2 c B A 
3 B A C 

pythonで行う方法はありますか？

私はこのような何かに考えています：

df.sort(0, ascending=False) 

しかし、それは私のために動作しません。

Answer 1

考え方は、各行を並べ替えて結果のインデックスを取得することです。

df.apply(lambda row: row.sort_values(ascending=False).index, axis=1) 

行単位で適用すると、各行のインデックスはデータフレームの列になります。

Answer 2

あなたはnumpy.argsortを使用していますが、最初のset_indexによってindexに列IDを取得することができます。

df = df.set_index('ID') 

print ((np.argsort(-df.values, axis=1))) 
[[1 2 0] 
[2 1 0] 
[1 0 2]] 

print (df.columns[np.argsort(-df.values, axis=1)]) 
Index([['B', 'C', 'A'], ['C', 'B', 'A'], ['B', 'A', 'C']], dtype='object') 

print (pd.DataFrame(df.columns[np.argsort(-df.values, axis=1)], 
           index=df.index)) 

    0 1 2 
ID   
1 B C A 
2 C B A 
3 B A C  

print (pd.DataFrame(df.columns[np.argsort(-df.values, axis=1)], 
           index=df.index).reset_index()) 

    ID 0 1 2 
0 1 B C A 
1 2 C B A 
2 3 B A C 

必要がオリジナルDataFrameから列を設定した場合：

print (pd.DataFrame(df.columns[np.argsort(-df.values, axis=1)], 
           index=df.index, 
           columns=df.columns)) 

    A B C 
ID   
1 B C A 
2 C B A 
3 B A C   

タイミング：

#[3 rows x 3 columns] 

In [97]: %timeit (pd.DataFrame(df.columns[np.argsort(-df.values, axis=1)],index=df.index, columns=df.columns)) 
10000 loops, best of 3: 126 µs per loop 

In [98]: %timeit (df.apply(lambda row: row.sort_values(ascending=False).index, axis=1)) 
1000 loops, best of 3: 1.95 ms per loop 

を

---

#[30000 rows x 3 columns] 
df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True)  
#print (df) 

df = df.set_index('ID') 

In [103]: %timeit (pd.DataFrame(df.columns[np.argsort(-df.values, axis=1)],index=df.index, columns=df.columns)) 
1000 loops, best of 3: 1.76 ms per loop 

In [104]: %timeit (df.apply(lambda row: row.sort_values(ascending=False).index, axis=1)) 
1 loop, best of 3: 7.21 s per loop