访问排序列表的第一个元素

如何解决访问排序列表的第一个元素

以下是原始表格：

identifier            comments_count
2353962646372849000        4153
2353962646372849028        6102
2342365172189273063        3936
2353962646372849567        5202
2342365172189273168        3076

df = pd.DataFrame({

    'identifier': [2353962646372849000,2353962646372849028,2342365172189273063,2353962646372849567,2342365172189273168],'comments_count': [4153,6102,3936,5202,3076],})

我想访问dfsorted.identifier的第一个元素，它是一个排序列表。

查询的输出应为'2353962646372849028'。

dfsorted = df.sort_values('comments_count',ascending=False)

identifier            comments_count
2353962646372849028        6102
2353962646372849567        5202
2353962646372849000        4153
2342365172189273063        3936
2342365172189273168        3076

查询

dfsorted['identifier'][0] 

但是

始终返回'2353962646372849000'（排序之前标识符的第一个元素）。 如何解决该问题？

解决方法

您可以使用：

dfsorted.iloc[0,:]['identifier']

或更简单：

dfsorted.iloc[0,0]

结果：

2353962646372849028

,

dfsorted = df.sort_values('comments_count',ascending=False).reset_index(drop=True)

使用它来重置索引：D

排序列表不会更新索引，如果您打印表，则会看到索引没有更新。通过使用reset_index(drop=True)，您可以创建新索引并删除旧索引。如果省略drop=True，则会将旧索引保存在额外的列中。

,

dfs=df.groupby('comments_count',as_index=False).apply(lambda x: x.nlargest(1,columns=['identifier'])).reset_index(level=1,drop=1)

重置索引可以正常工作，结果如您所愿：

2342365172189273168