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DataFrame、Python-3から上位N個の最小値を見つける方法

私はフィールド「年齢」のデータフレームの下にいます、データフレームからトップ3の最小年齢を見つける必要があります

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()

上位2歳、つまりリストの18、23が欲しい、これを達成する方法は？

注：DataFrame-DF重複する年齢が含まれています。つまり、18と23が2回繰り返され、一意の値が必要です。

pythonpython-3.xpandasdataframepandas-groupby
9
SPy

nsmallest(..)[pandas-doc] を使用できます。

df.nsmallest(2, 'Age')

与えられたサンプルデータについて、これは私たちに与えます：

>>> df.nsmallest(2, 'Age')
  Name  Age
0    A   18
4    E   23

または、Age列の値のみが必要な場合：

>>> df['Age'].nsmallest(2)
0    18
4    23
Name: Age, dtype: int64

または、リストに含めることができます。

>>> df['Age'].nsmallest(2).to_list()
[18, 23]

n最小unique値を取得するには、最初にSeriesを一意の値で作成します。

>>> 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: int64
13
Willem Van Onsem

正しいのはnsmallestを使用することです。ここでは別の方法を示します： DataFrame.sort_values + DataFrame.head

df['Age'].sort_values().head(2).tolist()
#[18, 23]

[〜＃〜]更新[〜＃〜]

duplicatesがある場合、 Series.drop_duplicates 以前：

df['Age'].drop_duplicates().nsmallest(2).tolist()
#df['Age'].drop_duplicates().sort_values().head(2).tolist()
#[18, 23]

または np.sort + np.unique

[*np.sort(df['Age'].unique())[:2]]
#[18, 23]
3
ansev