Как я могу получить среднее от 3-го до 7-го высшего выбора из трех pandas столбцов?

Question

id      MaxS        MaxA    MaxD    
43290   9.511364    2.70    0.27    
43290   7.547727    2.56    0.34    
43290   7.465909    2.66    0.48    
43290   7.404545    3.90    0.60    
43290   7.772727    2.38    0.11    
43290   7.936364    2.62    0.97    
43290   7.650000    4.20    1.64    
43290   3.088636    1.79    0.06    
43290   4.377273    2.19    0.05    
43290   6.750000    4.65    1.90    
43290   5.461364    2.82    0.19    
43290   7.363636    4.13    1.48    
43290   11.270455   3.72    0.41    
43290   10.186364   3.88    1.17    
43290   3.109091    2.05    0.02    
43290   7.834091    3.38    0.01    
43290   3.252273    2.31    0.03    
43290   7.854545    3.00    0.70    
43290   9.756818    3.26    0.54    
43290   6.954545    2.93    0.24    
43291   4.070455    1.21    0.21    
43291   6.034091    3.42    0.42    
43291   8.018182    2.41    0.66    
43291   7.956818    3.55    0.62    
43291   8.161364    2.74    0.64    
43291   8.263636    4.11    0.13    
43291   2.618182    1.80    0.08    
43291   2.168182    2.12    0.04    
43291   6.095455    3.04    0.11    
43291   9.061364    2.91    0.33    
45880   5.236364    2.43    0.15    
45880   14.972727   4.86    0.23    
45880   9.593182    4.48    1.36    
45880   4.459091    3.67    0.14    
45880   17.325000   4.21    0.44    
45880   11.086364   3.30    1.00    
45880   5.277273    2.25    0.12    
45880   7.547727    2.92    0.34    
45880   11.270455   3.33    0.03    
45880   13.990909   3.21    0.50    
45880   9.122727    3.86    1.14    
45880   6.790909    4.24    1.30    
45880   8.100000    4.31    0.80    
45880   5.809091    3.22    0.94    
45881   6.565909    3.50    0.86    
45881   10.452273   4.64    0.85    
45881   7.281818    3.47    0.71    
45881   9.347727    3.67    0.02    
45881   14.318182   3.97    0.51    
45881   5.481818    3.99    0.21    
45881   7.425000    3.93    1.65    
45881   8.836364    3.50    0.26    
45881   5.277273    2.21    0.57    
45881   12.865909   4.38    0.94    
45881   7.200000    2.86    0.45    
45881   7.138636    4.39    1.18    
45881   8.815909    4.34    0.34    
45881   9.490909    4.53    0.28    
45881   17.652273   4.59    0.05    
45881   11.106818   2.64    0.31    
45881   9.511364    3.83    1.14    
45881   8.284091    3.90    0.20    
45881   9.306818    3.54    0.22    
45881   5.195455    2.66    0.14    
45881   3.477273    2.50    0.16    
45881   7.179545    3.70    0.08    
45881   8.447727    3.19    0.32    
45881   4.990909    2.32    0.86    
45881   16.465909   4.28    0.25    

Привет всем, как вы видите, у меня есть таблица выше в pandas кадре данных. Что я хочу сделать, так это для каждого идентификатора, я бы хотел, чтобы с 3-го по 7-е место было больше всего MaxS, MaxA и MaxD, и я хочу взять их среднее значение. Я знаю, что вы можете идти первым или самым маленьким, чтобы получить самые верхние цифры в этих столбцах, но я не уверен, как получить третий самый седьмой для каждого идентификатора. Также, если вы попытаетесь выполнить nlargest в нескольких столбцах, pandas выдаст ошибку. Так что я не уверен, что делать с этой проблемой.

Был бы очень признателен, если бы кто-нибудь помог мне найти среднее значение с 3-го по 7-ое по величине числа в каждом из трех столбцов (MaxS, MaxA и MaxD) для каждого идентификатора.

Спасибо!

Answer 1

Преобразование столбца фрейма данных в массив numpy может работать:

import pandas as pd
import numpy as np

def _get_average(column):
    """ perform sort, reverse and get 3rd to 7th values to average """
    return np.mean(np.sort(column.to_numpy())[::-1][3:8])

def average_csv():
    """ read data as csv and average the desired fields """
    my_df = pd.read_csv("my_csv.csv", delimiter="\s+")
    return _get_average(my_df["MaxS"]), _get_average(my_df["MaxA"]), _get_average(my_df["MaxD"])

if __name__ == "__main__":
    print("MaxS: {}, MaxA: {}, MaxD: {}".format(*average_csv()))