python - 在python数据帧中的每一列的最大值之前查找值的索引

我有一个数据框如下。

test = pd.DataFrame({'col1':[0,0,1,0,0,0,1,2,0], 'col2': [0,0,1,2,3,0,0,0,0]})
   col1  col2
0     0     0
1     0     0
2     1     1
3     0     2
4     0     3
5     0     0
6     1     0
7     2     0
8     0     0

对于每一列，我想在每一列的最大值之前找到值1的索引。例如，对于第一列，最大值是2，在2之前的值1的索引是6。对于第二列，最大值是3，在3之前的值1的索引是2。

总而言之，我希望获得[6，2]作为此测试DataFrame的输出。有没有一种快速的方法来实现这一目标？

最佳答案

使用 Series.mask 隐藏不是1的元素，然后将 Series.last_valid_index 应用于每列。

m = test.eq(test.max()).cumsum().gt(0) | test.ne(1)
test.mask(m).apply(pd.Series.last_valid_index)

col1    6
col2    2
dtype: int64

使用numpy进行矢量化，可以使用 numpy.cumsum 和 argmax :

idx = ((test.eq(1) & test.eq(test.max()).cumsum().eq(0))
            .values
            .cumsum(axis=0)
            .argmax(axis=0))
idx
# array([6, 2])

pd.Series(idx, index=[*test])

col1    6
col2    2
dtype: int64

关于python - 在python数据帧中的每一列的最大值之前查找值的索引，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56584966/