Из списка списков получить максимальное значение с индексом и сопоставить значение индекса со списком строк с индексом

У меня есть список списков и список. Первоначально нужно найти из списка списков значение argmax с индексом и сопоставить список списков с максимальным значением индекса с другим списком.

Вход :

a = np.array([[9.8894545, 2.12012004, 2.1054542],
              [3.19212970, 9.6048260, 3.63252661],
              [9.97873928, 3.10315885, 2.12607185],
              [5.13391890, 4.53636282, 9.8429458]])
#type(a) -> np.ndarray
           
b = ['abc','def','ghi']
#type(b) -> list

Ожидаемый результат в фрейме данных:

               column_c  
                abc 
                def 
                abc 
                ghi 

Я пробовал следующие шаги, но не смог сопоставить с другим списком

     a = np.array([[9.88945457e-01, 2.12012004e-11, 2.10545428e-02],
              [3.19212970e-03, 9.60482604e-01, 3.63252661e-02],
              [9.97873928e-01, 4.10315885e-12, 2.12607185e-03],
              [5.13391890e-07, 9.84294588e-01, 4.57048982e-02]])
     sam =np.max(a, axis=1)
     df_3 = pd.DataFrame(sam, columns = ['Column_A'])

Выход (df_3)

       Column_A
       0    0.99
       1    0.96
       2    0.97
       3    0.98
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
17
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Обновить

если вы хотите индексировать список на основе максимального индекса, используйте:

a = np.array([[9.8894545, 2.12012004, 2.1054542],
              [3.19212970, 9.6048260, 3.63252661],
              [9.97873928, 3.10315885, 2.12607185],
              [5.13391890, 4.53636282, 9.8429458]])
       
b = ['abc','def','ghi']

df = pd.Series(np.array(b)[a.argmax(axis=1)])

выход:

0    abc
1    def
2    abc
3    ghi
dtype: object

как фрейм данных:

df_3 = pd.DataFrame({'column_c': np.array(b)[a.argmax(axis=1)]})

выход:

  column_c
0      abc
1      def
2      abc
3      ghi

предыдущий ответ

IIUC, используйте:

a = np.array([[9.8894545, 2.12012004, 2.1054542],
              [3.19212970, 9.6048260, 3.63252661],
              [9.97873928, 3.10315885, 2.12607185],
              [5.13391890, 4.53636282, 9.8429458]])
       
b = ['abc','def','ghi']

df = pd.DataFrame(a.max(axis=0), index=b)

выход:

            0
abc  9.978739
def  9.604826
ghi  9.842946

@sampathnandan, тогда логика неясна, вам следует уточнить

mozway 05.05.2022 10:41

@sampathnandan проверьте обновление

mozway 05.05.2022 10:43

простите, я обновил, пожалуйста, проверьте

sampath nandan 05.05.2022 10:43

@sampathnandan, это просто деталь, вы можете назначить существующий DataFrame df['X'] = pd.Series(np.array(b)[a.argmax(axis=1)]) или создать DataFrame: pd.DataFrame({'X': np.array(b)[a.argmax(axis=1)]})

mozway 05.05.2022 10:49

Большое спасибо @mozway за обновление, я подумал преобразовать серию в_frame() и назначить

sampath nandan 05.05.2022 10:53

Другие вопросы по теме