DataFrame求其非0最小值
时间: 2023-07-25 10:26:00 浏览: 163
可以使用pandas库中的`replace()`方法将DataFrame中的0元素替换为NaN,然后使用`min()`方法求取非0最小值。具体的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 构造一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [0, 2, 0], 'B': [3, 0, 4], 'C': [0, 5, 6]})
# 将DataFrame中的0元素替换为NaN
df = df.replace(0, pd.np.nan)
# 求取非0最小值
min_val = df.min().min()
# 输出结果
print(min_val)
```
在这个示例中,我们首先构造了一个DataFrame对象df,然后使用`replace()`方法将其中的0元素替换为NaN,接着使用`min()`方法求取非0最小值。需要注意的是,由于DataFrame中有多列,所以需要在第一次`min()`方法后再使用一次`min()`方法来求取所有列的最小值。最后输出结果即可。
相关问题
dataframe计算所有列的最小值
可以使用 pandas 中的 `DataFrame.min()` 方法来计算 DataFrame 中所有列的最小值。该方法会返回一个 Series,其中每个元素为对应列的最小值。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 计算所有列的最小值
min_values = df.min()
print(min_values)
```
输出结果为:
```
A 1
B 4
C 7
dtype: int64
```
可以看到,`min()` 方法返回了一个 Series,其中包含了每一列的最小值。
如何对dataframe两列求最小值
可以使用`pandas`库中的`min()`方法来对`dataframe`中的两列求最小值。假设`df`是包含两列`col1`和`col2`的`dataframe`,则可以使用以下代码:
```python
df[['col1', 'col2']].min(axis=1)
```
其中`axis=1`表示对行进行操作,即对每一行中的`col1`和`col2`求最小值。最终返回一个包含每一行最小值的`series`类型的对象。
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