ฉันมี Dataframe ด้านล่างด้วยฟิลด์ 'อายุ' ต้องการค้นหาอายุขั้นต่ำ 3 อันดับแรกจาก DataFrame
DF = pd.DataFrame.from_dict({'Name':['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'], 'Age':[18, 45, 35, 70, 23, 24, 50, 65, 18, 23]})
DF['Age'].min() ต้องการอันดับสองอายุเช่น 18, 23 ในรายการวิธีการบรรลุเป้าหมายนี้
หมายเหตุ: DataFrame - DF มีข้อมูลซ้ำอายุเช่น 18 และ 23 ซ้ำสองครั้งต้องการค่าที่ไม่ซ้ำ
คำตอบ:
คุณสามารถใช้nsmallest(..)[pandas-doc] :
df.nsmallest(2, 'Age')สำหรับข้อมูลตัวอย่างที่ให้มานี่ทำให้เรา:
>>> df.nsmallest(2, 'Age')
Name Age
0 A 18
4 E 23หรือถ้าคุณต้องการเพียงค่าของAgeคอลัมน์:
>>> df['Age'].nsmallest(2)
0 18
4 23
Name: Age, dtype: int64หรือคุณสามารถปิดมันในรายการ:
>>> df['Age'].nsmallest(2).to_list()
[18, 23]คุณสามารถรับค่าที่ไม่ซ้ำกันน้อยที่สุดnโดยสร้าง a ด้วยค่าที่ไม่ซ้ำกันก่อน:Series
>>> pd.Series(df['Age'].unique()).nsmallest(2)
0 18
4 23
dtype: int64
>>> df['Age'].drop_duplicates().nsmallest(2)
0 18
4 23
Name: Age, dtype: int64สิ่งที่ถูกต้องคือการใช้nsmallestที่นี่ฉันแสดงอีกวิธี: DataFrame.sort_values+DataFrame.head
df['Age'].sort_values().head(2).tolist()
#[18, 23]ปรับปรุง
หากมีการซ้ำซ้อนเราสามารถใช้Series.drop_duplicatesก่อนหน้านี้:
df['Age'].drop_duplicates().nsmallest(2).tolist()
#df['Age'].drop_duplicates().sort_values().head(2).tolist()
#[18, 23][*np.sort(df['Age'].unique())[:2]]
#[18, 23]
df['Age'].nsmallest(2)ได้เป็นอย่างดี :)