下面是函数lrgst的更新版本，它包含了额外的要求：

def lrgst(df, cols, sp_col, n):
    for key, col in df.set_index('Col4')[cols].items():
        x = col.nlargest(n)
        J = ', '.join(f'{a}[{b}, {c}]' for a, b, c in zip(x.index, x, df.loc[df['Col4'].isin(x.index), sp_col].values))
        return J

字符串
以下是如何使用此更新的函数：

print(f"{lrgst(df, ['Col1'], 'Col3', 2)}")

型
这将为您提供给予所需的输出：

1600[149,309], 1550[148,308]

型
让我知道如果你需要任何进一步的帮助！

请添加：

sp_col_values = df.set_index('Col4')[sp_cols].loc[x.index]
J = ', '.join(f'{a}[{b},{c}]' for a, b, c in zip(x.index, x, sp_col_values.iloc[:, 0]))

字符串

所有功能：

def lrgst(df, cols, sp_cols, n):
    results = []
    for key, col in df.set_index('Col4')[cols].items():
        x = col.nlargest(n)
        sp_col_values = df.set_index('Col4')[sp_cols].loc[x.index]
        J = ', '.join(f'{a}[{b},{c}]' for a, b, c in zip(x.index, x, sp_col_values.iloc[:, 0]))
        results.append(J)
    return results

print(', '.join(lrgst(df, ['Col1'], ['Col3'], 2)))

型

输出：

1600[149,309], 1550[148,308]

型

编辑：

调用函数的方式和你在帖子里提到的一样：print(f"{lrgst(df, ['Col1'], ['Col3'], 2)}")
新增功能：

def lrgst(df, cols, sp_cols, n):
    result = []
    for key, col in df.set_index('Col4')[cols].items():
        x = col.nlargest(n)
        sp_col_values = df.set_index('Col4')[sp_cols].loc[x.index]
        J = ', '.join(f'{a}[{b},{c}]' for a, b, c in zip(x.index, x, sp_col_values.iloc[:, 0]))
        result.append(J)
    return ', '.join(result)

print(f"{lrgst(df, ['Col1'], ['Col3'], 2)}")

型
另一种方法：

def lrgst(df, cols, sp_cols, n):
    return ', '.join(
        f'{a}[{b},{c}]'
        for key, col in df.set_index('Col4')[cols].items()
        for a, b, c in zip(col.nlargest(n).index, col.nlargest(n).values, df.set_index('Col4')[sp_cols].loc[col.nlargest(n).index][sp_cols[0]])
    )

print(f"{lrgst(df, ['Col1'], ['Col3'], 2)}")

型