如何在 pandas 中的 DataFrame 的列中提取第 n 个 maximum/minimum 值？
How to extract the n-th maximum/minimum value in a column of a DataFrame in pandas?
我想从 pandas 的 DataFrame 的数字列中获取第 n 个最小值或第 n 个最大值。
示例：
df = pd.DataFrame({'a': [3.0, 2.0, 4.0, 1.0],'b': [1.0, 4.0 , 2.0, 3.0]})
a b
0 3.0 1.0
1 2.0 4.0
2 4.0 2.0
3 1.0 3.0
第 a 列中的第三大值是 2，b 列中的第二小值也是 2。
您可以使用 nlargest/nsmallest -
df
a b
0 3.0 1.0
1 2.0 4.0
2 4.0 2.0
3 1.0 3.0
df.a.nlargest(3).iloc[-1]
2.0
或者，
df.a.nlargest(3).iloc[[-1]]
1 2.0
Name: a, dtype: float64
还有，至于b -
df.b.nsmallest(2).iloc[-1]
2.0
或者，
df.b.nsmallest(2).iloc[[-1]]
2 2.0
Name: b, dtype: float64
此处快速观察 - 这种操作无法向量化。您实际上是在执行两个完全不同的操作。
df =
a b
0 3.0 1.0
1 2.0 4.0
2 4.0 2.0
3 1.0 3.0
df.nlargest(3,'a')
=2.0
df.nsmallest(2,'b')=2.0
我想从 pandas 的 DataFrame 的数字列中获取第 n 个最小值或第 n 个最大值。
示例：
df = pd.DataFrame({'a': [3.0, 2.0, 4.0, 1.0],'b': [1.0, 4.0 , 2.0, 3.0]})
a b
0 3.0 1.0
1 2.0 4.0
2 4.0 2.0
3 1.0 3.0
第 a 列中的第三大值是 2，b 列中的第二小值也是 2。
您可以使用 nlargest/nsmallest -
df
a b
0 3.0 1.0
1 2.0 4.0
2 4.0 2.0
3 1.0 3.0
df.a.nlargest(3).iloc[-1]
2.0
或者，
df.a.nlargest(3).iloc[[-1]]
1 2.0
Name: a, dtype: float64
还有，至于b -
df.b.nsmallest(2).iloc[-1]
2.0
或者，
df.b.nsmallest(2).iloc[[-1]]
2 2.0
Name: b, dtype: float64
此处快速观察 - 这种操作无法向量化。您实际上是在执行两个完全不同的操作。
df =
a b
0 3.0 1.0
1 2.0 4.0
2 4.0 2.0
3 1.0 3.0
df.nlargest(3,'a')
=2.0
df.nsmallest(2,'b')=2.0