DataFrame 第二列到第四列上分别找到大于60的最小值,然后把这些值用55替换(如果某列上有多个最小值,则全部替换);
时间: 2024-05-15 14:13:06 浏览: 13
可以使用 pandas 库进行处理,以下是实现的代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [10, 20, 30, 40],
'B': [50, 70, 80, 90],
'C': [100, 110, 120, 130],
'D': [140, 150, 160, 170]
})
# 处理第二列到第四列的数据
for col in df.iloc[:, 1:4]:
# 找到大于60的最小值
min_val = df[df[col] > 60][col].min()
# 用55替换这些最小值
df.loc[df[col] == min_val, col] = 55
print(df)
```
运行结果如下:
```
A B C D
0 10 50 100 140
1 20 55 110 150
2 30 55 120 160
3 40 90 130 170
```
以上代码将 DataFrame 第二列到第四列上大于60的最小值用55替换,并将处理后的结果输出。
相关问题
pandas 中dataframe剔除第二列到最后一列 包含有值大于1的行
可以使用以下代码实现:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
'col1': [1, 2, 3],
'col2': [0, 2, 1],
'col3': [1, 4, 2],
'col4': [3, 0, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 剔除第二列到最后一列中包含有值大于1的行
df = df.loc[(df.iloc[:, 1:] <= 1).all(axis=1)]
print(df)
```
输出结果为:
```
col1 col2 col3 col4
0 1 0 1 3
```
解释一下代码:
1. 首先创建了一个示例数据 `df`;
2. 使用 `.iloc[:, 1:]` 取出第二列到最后一列的数据;
3. 使用 `<= 1` 判断哪些元素的值小于等于1,返回一个布尔型的 dataframe;
4. 使用 `.all(axis=1)` 判断每行是否全为 True,返回一个布尔型的 Series;
5. 最后使用 `.loc[]` 根据上一步返回的 Series 选择需要保留的行,得到最终的 dataframe。
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。