如何获取Pandas DataFrame每行第二大值对应的列名？

示例数据 #

首先定义示例DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'a': [4, 5, 3, 1, 2],
    'b': [20, 10, 40, 50, 30],
    'c': [25, 20, 5, 15, 10]
})

输出结果：

a   b   c
0  4  20  25
1  5  10  20
2  3  40   5
3  1  50  15
4  2  30  10

需求目标 #

获取每行中第二大值对应的列名，期望输出：

0    b
1    b
2    c
3    c
4    c
dtype: object

优雅实现方法 #

方法1：结合nlargest与idxmin

先提取每行前两大的数值，再取其中较小值（即第二大值）对应的列名：

df.apply(lambda x: x.nlargest(2).idxmin(), axis=1)

方法2：排序后提取指定位置列名

对每行数值降序排序，直接取排序后第2个元素（索引为1）的列名：

df.apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False).index[1], axis=1)

方法3：利用rank标记排名筛选

给每行数值按降序排名，筛选出排名为2的列名：

df.rank(axis=1, ascending=False).eq(2).idxmax(axis=1)

以上三种方法均能得到符合预期的结果，可根据个人习惯选择使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Xiaokang