df怎么找到一列中第三小的值
时间: 2024-04-29 11:20:50 浏览: 18
df怎么找到一列中第三小的值?
您可以通过以下代码找到一列中的第三个最小值。
```python
df['column_name'].nsmallest(3).iloc[-1]
```
其中,'column_name' 是您要查找的列。
这行代码将列中的值排序,并返回前3个最小值。然后,使用 `.iloc[-1]` 方法找到第三个最小值。
希望这可以帮到您!
相关问题
dataframe求一列中第二个值之后的值的最小值
可以使用 Pandas 中的 iloc 方法和 min 方法来实现。假设要求 DataFrame 中第一列第二个值之后的值的最小值,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 求第一列第二个值之后的值的最小值
min_value = df['A'].iloc[2:].min()
print(min_value) # 输出:3
```
首先创建了一个 DataFrame,然后使用 iloc 方法选取第一列的第二个值之后的所有值,再使用 min 方法求这些值的最小值。最终输出结果为 3。
pandas将一列中重复的值删除
可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来删除重复的值。具体方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7],
'B': [10, 20, 30, 30, 40, 50, 50, 60, 70]})
# 删除列'A'中的重复值
df = df.drop_duplicates(subset='A')
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 10
1 2 20
2 3 30
4 4 40
5 5 50
7 6 60
8 7 70
```
其中,subset参数指定要去重的列,也可以指定多个列,使用列表形式传入即可。默认情况下,保留第一个出现的值,删除后面出现的相同值,也可以使用keep参数来指定保留哪一个出现的值。