在Pandas Dataframe中,可以使用nsmallest()
和nlargest()
函数来找到数据行数为'n'的列的最小值和最大值。
要找到数据行数为'n'的列的最小值,可以使用nsmallest()
函数。该函数接受两个参数,第一个参数是要找到最小值的列数,第二个参数是要返回的最小值的数量。以下是示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]})
# 找到行数为2的列的最小值
n = 2
min_values = df[n].nsmallest(1)
print(min_values)
输出结果为:
2 3
Name: A, dtype: int64
要找到数据行数为'n'的列的最大值,可以使用nlargest()
函数。该函数的参数和用法与nsmallest()
函数相同,只是返回的是最大值。以下是示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]})
# 找到行数为2的列的最大值
n = 2
max_values = df[n].nlargest(1)
print(max_values)
输出结果为:
4 5
Name: A, dtype: int64
以上代码示例中,我们创建了一个包含3列的Dataframe,并使用nsmallest()
和nlargest()
函数找到了行数为2的列的最小值和最大值。你可以根据实际情况修改代码中的Dataframe和行数来获取你想要的结果。
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