如何根据Pandas DataFrame每行的值确定列顺序并生成新列

实现方案 #

你原有代码报错的核心原因有3个：

1. sort_values()的by参数不支持直接传入行对象，语法不符合要求
2. sort_values()默认返回新的DataFrame，不会修改原test_results对象，所以你拿到的列名永远是原始顺序
3. 直接遍历行的写法效率极低，数据量较大时性能会非常差

推荐实现代码 #

用apply逐行处理的写法简洁高效，示例如下：

import pandas as pd

# 适用场景：test_results索引为学生姓名，所有列均为需要排序的科目分数列
test_results['Additional column'] = test_results.apply(
    lambda row: ', '.join(row.sort_values(ascending=False).index), 
    axis=1
)

如果你的DataFrame里还有其他非数值列不需要参与排序，可以先筛选出分数列再处理：

# 先指定需要参与排序的科目列
score_cols = ['Math', 'Eng', 'Sci', 'Law', 'Econ']
test_results['Additional column'] = test_results[score_cols].apply(
    lambda row: ', '.join(row.sort_values(ascending=False).index), 
    axis=1
)

原有循环写法的修正版（仅做参考，不推荐使用） #

如果你一定要用循环的方式实现，可以修改为以下代码：

new_column = [] 
for i in range(len(test_results)):
    # 取出当前行排序后拼接列名
    sorted_cols = test_results.loc[i].sort_values(ascending=False).index.tolist()
    new_column.append(', '.join(sorted_cols))
# 将生成的列插入原DataFrame
test_results['Additional column'] = new_column

内容的提问来源于stack exchange，提问作者terry_10