如果数据帧列中的第n个最大值是一个大于等于x的数字，如何返回“True”

Question

我有一个如下所示的数据帧：

   prod_id  Fac     demand_near_wh
0   45906   Fac-1   0
1   45906   Fac-2   51
2   45906   Fac-3   30
3   45906   Fac-4   10
4   45906   Fac-5   52
5   48402   Fac-1   0
6   48402   Fac-2   72
7   48402   Fac-3   39
8   48402   Fac-4   14
9   48402   Fac-5   6

我想创建四个标题为"2nd_wh"、"3rd_wh"、和"4th_wh"、和"5th_wh"的新列。对于这些新列中的每一列，如果"demand_near_wh"中的值是第n高的数字（即第3高、第4高、第5高），我想返回"True"，对于给定的prod_id，否则返回"False"

例如，在"3rd_wh"列中，如果"demand_near_wh"中的值是给定产品id的第三高值并且是>=30，则返回"True"，否则返回"False"。在"4th_wh"列中，如果给定prod_id的"demand_near_wh"中的值是第四高的值并且是>=30，则返回"True"，否则返回"False"，以此类推

最终输出应如下所示：

   prod_id  Fac     demand_near_wh 1st_wh 2nd_wh 3rd_wh 4th_wh  5th_wh  
0   45906   Fac-1   0               False  False  False  False  True 
1   45906   Fac-2   51              False  True   False  False  False
2   45906   Fac-3   30              False  False  True   False  False
3   45906   Fac-4   10              False  False  False  True   False
4   45906   Fac-5   52              True   False  False  False  False
5   48402   Fac-1   0               False  False  False  False  True
6   48402   Fac-2   72              True   False  False  False  False
7   48402   Fac-3   39              False  True   False  False  False
8   48402   Fac-4   14              False  False  False  True   False
9   48402   Fac-5   6               False  False  False  True   False

我尝试了下面的代码，它适用于“1st_wh”列

df['1st_wh']=df.groupby(['prod_id'])['perc_dem_near_wh'].transform('max')==df['perc_dem_near_wh']
print(df.head(5))

   prod_id Facility  perc_dem_near_wh  1st_wh
0    45906    Fac-1                 0   False
1    45906    Fac-2                51   False
2    45906    Fac-3                30   False
3    45906    Fac-4                10   False
4    45906    Fac-5                52    True

然而，当我用下面的代码填充列“2nd_wh”时，我得到一个错误，它说"ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().我对Python非常陌生，不知道如何修复它。提前感谢任何能提供帮助的人

df['2nd_wh'] = df['perc_dem_near_wh'].apply(lambda x: 'True' if x >= 30 and df['perc_dem_near_wh'].nlargest(2) else'False')
print (df.head(15))

Answer 1

我认为问题在于if语句期望df['perc_dem_near_wh'].nlargest(2)为True或False，但这应该是一列的两行。你是说像(x in df['perc_dem_near_wh'].nlargest(2).values )这样的东西来检查x是否在行中吗