Pandas如何获取DataFrame每行的第二大数值

• 方法1：使用 apply + nlargest 实现，适合小数据量场景，逻辑直观

# 按行计算，取每行前2大的数值，再取第二个即为第二大值
second_largest = DATA.apply(lambda row: row.nlargest(2).iloc[-1], axis=1)

运行后输出结果为：

0    12
1     8
2     4
3     5
dtype: int64

• 方法2：使用NumPy排序实现，运算效率更高，适合万行以上的大数据量DataFrame

import numpy as np
# axis=1 按行升序排序后，取每行倒数第二个元素即为第二大值
second_largest = np.sort(DATA, axis=1)[:, -2]

运行后返回的数组结果为 array([12, 8, 4, 5])，可直接转为Series使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jacopo Centofanti