如何对数据帧的每一行的值进行排序，并返回排序后的列

Question

我有两个不同行的数据帧，dF1=（1098x2列）和 df2=（1331 x2）例如：

df1型

       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型

       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Get Nearest Point from each other in pandas dataframe的帮助下 我计算了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有（1089x1331）。 新建\u df

            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,...] 

换言之，我想为new_df的每一行按升序对列的值进行排序，最后返回我想要的结果。你知道吗

我不能使用Get Nearest Point from each other in pandas dataframe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作为键和有序G的列表作为键值。最后，我可以用这本字典做一个数据帧。 但是当我写这个函数时，它正在发送（“'float'对象没有属性'sort\u val'，'occurred at index G1'）或者'float'对象不是iterable。你知道吗

我是一个新的程序员（初学者）

如何纠正我的功能以达到我的目标或目标 如果我的想法是完全错误的，我怎么能有我的结果？你知道吗

Answer 1

您可以为df应用rank，然后按秩的顺序对列名排序，并创建一个新的Series

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