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如何在Pandas Dataframe中找到数据行数为'n‘的列的最小或最大值?

在Pandas Dataframe中,可以使用nsmallest()nlargest()函数来找到数据行数为'n'的列的最小值和最大值。

要找到数据行数为'n'的列的最小值,可以使用nsmallest()函数。该函数接受两个参数,第一个参数是要找到最小值的列数,第二个参数是要返回的最小值的数量。以下是示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 找到行数为2的列的最小值
n = 2
min_values = df[n].nsmallest(1)
print(min_values)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
2    3
Name: A, dtype: int64

要找到数据行数为'n'的列的最大值,可以使用nlargest()函数。该函数的参数和用法与nsmallest()函数相同,只是返回的是最大值。以下是示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 找到行数为2的列的最大值
n = 2
max_values = df[n].nlargest(1)
print(max_values)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
4    5
Name: A, dtype: int64

以上代码示例中,我们创建了一个包含3列的Dataframe,并使用nsmallest()nlargest()函数找到了行数为2的列的最小值和最大值。你可以根据实际情况修改代码中的Dataframe和行数来获取你想要的结果。

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