首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Pandas Dataframe中找到数据行数为'n‘的列的最小或最大值?

在Pandas Dataframe中,可以使用nsmallest()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:

代码语言:python
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:python
复制
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:

代码语言:txt
复制
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()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。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas知识点-统计运算函数

使用DataFrame数据调用max()函数,返回结果DataFrame中每一最大值,即使数据是字符串object也可以返回最大值。...在Pandas中,数据获取逻辑是“先列后行”,所以max()默认返回每一最大值,axis参数默认为0,如果将axis参数设置1,则返回结果是每一行最大值,后面介绍其他统计运算函数同理。...根据DataFrame数据特点,每一数据属性相同,进行统计运算是有意义,而每一行数据数据属性不一定相同,进行统计计算一般没有实际意义,极少使用,所以本文也不进行举例。...min(): 返回数据最小值。使用DataFrame数据调用min()函数,返回结果DataFrame中每一最小值,即使数据是字符串object也可以返回最小值。...使用DataFrame数据调用median()函数,返回结果DataFrame中每一中位数,median()也不能计算字符串object中位数,会自动将不能计算省略。 ?

2.1K20

Pandas基本功能详解 | 轻松玩转Pandas(2)

在  Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas(1) 介绍了 Pandas 中常用两种数据结构 Series 以及 DataFrame,这里来看下这些数据结构都有哪些常用功能。...,想要查看下数据简单统计指标(最大值最小值、平均值、中位数等),比如想要查看年龄最大值,如何实现呢?..., 总数、平均数、标准差、最小值、最大值、25%/50%/75% 分位数。...user_info.sex.value_counts() ------------------------------- male 3 female 1 Name: sex, dtype: int64 如果想要获取某最大值最小值对应索引...个值最小n个值,我们可以使用 nlargest 和 nsmallest 方法来完成,这比先进行排序,再使用 head(n) 方法快得多。

1.7K20

Pandas基本功能详解 | 轻松玩转Pandas(2)

Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas(1) 介绍了 Pandas 中常用两种数据结构 Series 以及 DataFrame,这里来看下这些数据结构都有哪些常用功能。...,想要查看下数据简单统计指标(最大值最小值、平均值、中位数等),比如想要查看年龄最大值,如何实现呢?..., 总数、平均数、标准差、最小值、最大值、25%/50%/75% 分位数。...user_info.sex.value_counts() male 3 female 1 Name: sex, dtype: int64 如果想要获取某最大值最小值对应索引,可以使用...个值最小n个值,我们可以使用 nlargest 和 nsmallest 方法来完成,这比先进行排序,再使用 head(n) 方法快得多。

1.9K20

Python进阶之Pandas入门(一) 介绍和核心

pandas将从CSV中提取数据DataFrame中,这时候数据可以被看成是一个Excel表格,然后让你做这样事情: 计算统计数据并回答有关数据问题,比如每一平均值、中值、最大值最小值是多少...A和B相关吗?C数据分布情况如何? 通过删除缺失值和根据某些条件过滤行来清理数据 在Matplotlib帮助下可视化数据。绘制条形图、线条、直方图、气泡等。...将清理后数据存储到CSV、其他文件数据库中 在开始建模复杂可视化之前,您需要很好地理解数据性质,而pandas是实现这一点最佳途径。...Jupyter Notebook使用pandas行数据探索和建模提供了良好环境,但是pandas也可以轻松地用于文本编辑器。...2 创建DataFrame 在Python中正确地创建DataFrame非常有用,而且在测试在pandas文档中找到新方法和函数时也非常有用。

2.7K20

基于Python数据分析之pandas统计分析

pandas模块我们提供了非常多描述性统计分析指标函数,总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函数: 1、随机生成三组数据 import numpy as np import pandas...d1.count() #非空元素计算 d1.min() #最小值 d1.max() #最大值 d1.idxmin() #最小位置,类似于R中which.min函数 d1.idxmax...左连接中,没有Score学生ScoreNaN 缺失值处理 现实生活中数据是非常杂乱,其中缺失值也是非常常见,对于缺失值存在可能会影响到后期数据分析挖掘工作,那么我们该如何处理这些缺失值呢...df.dropna() #该操作会删除所有有缺失值行数据 ? df.dropna(how=’all’) #该操作仅会删除所有均为缺失值行数据 ?...很显然,在使用填充法时,相对于常数填充前项、后项填充,使用各众数、均值中位数填充要更加合理一点,这也是工作中常用一个快捷手段。

3.3K20

数据导入与预处理-第6章-02数据变换

数据变换主要是从数据中找到特征表示,通过一些转换方法减少有效变量数目找到数据不变式,常见操作可以分为数据标准化处理、数据离散化处理和数据泛化处理三类。...转换函数: 其中 max样本数据最大值,min样本数据最小值。max-min极差。 以一个例子说明标准化计算过程。...等宽法 等宽法将属性值域从最小值到最大值划分成具有相同宽度区间,具体划分多少个区间由数据本身特点决定,或者由具有业务经验用户指定 等频法 等频法将相同数量值划分到每个区间,保证每个区间数量基本一致...类对象索引转换为一行数据。...示例代码如下: 查看初始数据 new_df 输出: # 将索引转换为一行数据: # 将索引转换为一行数据 new_df.melt(value_name='价格(元)', ignore_index

19.2K20

羡慕 Excel 高级选择与文本框颜色呈现?Pandas 也可以拥有!! ⛵

图片 习惯用 Python 进行数据分析挖掘我们,是否可以完成相同高级显示呢?答案是,可以!!...内容覆盖 图片 本篇后续内容覆盖以下高级功能: 突出缺失值 突出显示每行/最大值最小值) 突出显示范围内值 绘制柱内条形图 使用颜色渐变突出显示值 组合显示设置功能 注意:强烈建议大家使用最新版本...你可以通过命令行命令pip install --upgrade pandas获取升级 Pandas 最新稳定版本。...② 突出显示最大值最小值) 要突出显示每最大值,我们可以使用 dataframe.style.highlight_max() 最大值着色,最终结果如下图所示。...=1) 图片 注意:同样可以使用方法 dataframe.style.highlight_min() 使用适当参数行/最小值着色。

2.8K31

对比Excel,一文掌握Pandas表格条件格式(可视化)

我们就可以得到想要效果: 同样道理,我们可以根据需求高亮最大值最小值等 2.3....subset用于指定操作行 color用于指定颜色,默认是黄色 axis用于指定行、全部,如果leftright作为序列给出,则应用于这些序列边界 left用于指定区间最小值 right用于指定区间最大值...数据条 在Excel中,直接通过条件格式->数据条 操作即可选择想要数据条效果 而在Pandas中,我们可以通过 df.style.bar()来进行数据条绘制 Signature: df.style.bar...subset用于指定操作行 axis用于指定行、全部,默认是方向 color用于指定数据条颜色 width用于指定数据条长度,默认是100,区间[0, 100] vmin和vmax用于指定与数据最小最大值对应单元格最小最大值...此方法根据axis关键字参数一次传递一个整个表 DataFrame 每一行。对于按使用axis=0、按行使用axis=1,以及一次性使用整个表axis=None。

5K20

利用Pandas库实现Excel条件格式自动化

我们就可以得到想要效果: 同样道理,我们可以根据需求高亮最大值最小值等 2.3....subset用于指定操作行 color用于指定颜色,默认是黄色 axis用于指定行、全部,如果leftright作为序列给出,则应用于这些序列边界 left用于指定区间最小值 right用于指定区间最大值...数据条 在Excel中,直接通过条件格式->数据条 操作即可选择想要数据条效果 而在Pandas中,我们可以通过 df.style.bar()来进行数据条绘制 Signature: df.style.bar...subset用于指定操作行 axis用于指定行、全部,默认是方向 color用于指定数据条颜色 width用于指定数据条长度,默认是100,区间[0, 100] vmin和vmax用于指定与数据最小最大值对应单元格最小最大值...此方法根据axis关键字参数一次传递一个整个表 DataFrame 每一行。对于按使用axis=0、按行使用axis=1,以及一次性使用整个表axis=None。

6K41

Python 使用pandas 进行查询和统计详解

前言 在使用 Pandas行数据分析时,我们需要经常进行查询和统计分析。...df[df['gender'] == 'F'] 数据统计分析 Pandas 提供丰富统计函数,可以方便地进行数据分析。...对整个 DataFrame 进行聚合操作: # 聚合函数:求和、均值、中位数、最大值最小值 df.aggregate([sum, 'mean', 'median', max, min]) 对某数据进行聚合操作...: # 统计年龄平均值 df['age'].mean() # 统计年龄总和 df['age'].sum() # 统计年龄最大值 df['age'].max() 处理缺失数据 判断数据是否缺失值: #...返回一个布尔型 DataFrame,表明各元素是否缺失值 df.isnull() 删除缺失值所在: # 删除所有含有缺失值行 df.dropna() # 删除所有含有缺失值 df.dropna

20510

利用NumPy和Pandas进行机器学习数据处理与分析

计算数组元素平均值print(np.max(a)) # 计算数组元素最大值print(np.min(a)) # 计算数组元素最小值运行结果如下Pandas介绍在机器学习领域,数据处理是非常重要一环...每个值都有一个与之关联索引,它们以0起始。Series数据类型由pandas自动推断得出。什么是DataFrame?...DataFramepandas二维表格数据结构,类似于Excel中工作表数据库中表。它由行和组成,每可以有不同数据类型。...字典键表示列名,对应值是列表类型,表示该数据。我们可以看到DataFrame具有清晰表格结构,并且每个都有相应标签,方便阅读访问和筛选数据我们可以使用索引、标签条件来访问和筛选数据。...例如,要访问DataFrame数据,可以使用列名:# 访问print(df['Name'])运行结果如下要访问DataFrame行数据,可以使用iloc和loc方法:# 访问行print

16620

Pandas学习笔记01-基础知识

pandas 是基于NumPy 一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建Pandas 纳入了大量库和一些标准数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需工具。...DataFrame:它是Pandas一个表格型数据结构,包含有一组有序,每可以是不同值类型(数值、字符串、布尔型等),DataFrame即有行索引也有索引,可以被看做是由Series组成字典...3 d 2016 6 e E 4 a 删除 常见有drop、delpop #drop返回删除后结果,但是原DataFrame数据不变,若需要改变,可以设置参数inplace...to_csv::存储csv文件 to_excel:存储xlsxxls文件 >>>df2 = df1.head() >>>df2.to_excel(r'F:\Pandas学习笔记\创造营2020前...:计算最小值所在索引标签 >>>df['3'].idxmax() Out[121]: '2019' ②idxmax:计算最大值所在索引标签 >>>df['3'].idxmin() Out[122

71810

精心整理 | 非常全面的Pandas入门教程

如何安装pandas 2. 如何导入pandas库和查询相应版本信息 3. pandas数据类型 4. series教程 5. dataframe教程 6. 小结 1....如何在数值series中找局部最大值 局部最大值对应二阶导局部最小值 ser = pd.Series([2, 10, 3, 4, 9, 10, 2, 7, 3]) # 二阶导 dd = np.diff...(np.sign(np.diff(ser))) # 二阶导最小值对应最大值,返回最大值索引 peak_locs = np.where(dd == -2)[0] + 1 peak_locs #...如何从csv文件中每隔n行来创建dataframe # 每隔50行读取一行数据 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets...如何创建包含每行最小值与最大值比例 df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100, 9).reshape(3, -1)) print(df) # 方法1:axis

9.9K53

pandas 入门 1 :数据创建和绘制

我们基本上完成了数据创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...在pandas中,这些是dataframe索引一部分。您可以将索引视为sql表主键,但允许索引具有重复项。...[Names,Births]可以作为标题,类似于Excel电子表格sql数据库中标题。...Out[1]: dtype('int64') 您所见,Births类型int64,因此此列中不会出现浮点数(十进制数字)字母数字字符。...与该表一起,最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎婴儿名称。plot()是一个方便属性,pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births最大值

6.1K10

Python-科学计算-pandas-04-统计数据

今天讲讲pandas模块:获取某一些统计结果,包括最大/最小值/均值/标准方差等 Part 1:示例 ?...已知一个DataFrame,有4["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol"] 获取测量值一些统计数据 Part 2:代码 ?...statistic_value = df.describe(),对数值进行统计计算,输出结果分类: 样本数目 均值 标准方差 最小值 25%位数 50%位数,即中位数 75%位数 最大值 df[["measure_value..."]] = df[["measure_value"]].astype(float),对measure_value行数据类型转换 传送门 Python-科学计算-pandas-03-两相乘 Python...-科学计算-pandas-02-两相减 Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据原创作品,欢迎分享朋友圈 ----

51310

一句Python,一句R︱pandas模块——高级版data.frame

pandas 是基于 Numpy 构建含有更高级数据结构和工具数据分析包 类似于 Numpy 核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开...针对 Series DF 列计算汇总统计 min , max 最小值和最大值 argmin , argmax 最小值和最大值索引位置(整数) idxmin , idxmax 最小值和最大值索引值...样本值峰度(四阶矩) cumsum 样本值累计和 cummin , cummax 样本值累计最大值和累计最小值 cumprod 样本值累计积 diff 计算一阶差分(对时间序列很有用) pct_change...、series索引删除与创建问题 可以看到,延伸三里面提到了因为索引而不方便进行数据操作问题。...那么如何在pandas进行索引操作呢?索引增加、删除。 创建时候,你可以指定索引。

4.7K40
领券