如何用Pandas idxmax获取Top N值？解决apply方法报错问题

一、能否用idxmax获取Top N结果？ #

idxmax仅能返回每行/列单个最大值对应的索引，无法直接获取Top N的结果。如果非要用idxmax模拟实现Top N，需要多次调用并临时屏蔽已选中的最大值（比如将对应位置设为NaN），但这种方法繁琐且会修改数据，远不如直接使用nlargest高效简洁，不推荐。

二、解决apply方法的报错 #

报错原因 #

df.apply()方法本身没有numeric_only这个参数，该参数是idxmax、sum等聚合类方法的专属参数，传入后会触发TypeError。

修正方案 #

1. 先筛选数值型列：如果DataFrame中存在非数值列（比如你添加的Max列是字符串类型），先通过select_dtypes筛选出数值列，避免后续abs()、nlargest()方法报错；
2. 移除apply中的numeric_only参数。

修正后的代码 #

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'consumption': [10.51, 103.11, 55.48], 'co2_emissions': [37.2, 19.66, 1712]}, index=['Pork', 'Wheat Products', 'Beef'])
df['Max'] = df.idxmax(axis=1, skipna=True, numeric_only=True)

# 筛选数值型列
numeric_df = df.select_dtypes(include='number')
# 获取每行前2大值的索引列表
df['Top2'] = numeric_df.apply(lambda s: s.abs().nlargest(2).index.tolist(), axis=1)

print(df)

输出结果 #

consumption  co2_emissions          Max                      Top2
Pork                  10.51          37.20  co2_emissions  [co2_emissions, consumption]
Wheat Products       103.11          19.66  consumption   [consumption, co2_emissions]
Beef                  55.48        1712.00  co2_emissions  [co2_emissions, consumption]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者prashanth manohar