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Comment trouver les N valeurs minimales supérieures à partir du DataFrame, Python-3

J'ai ci-dessous Dataframe avec le champ 'Age', Besoins de trouver au top 3 l'âge minimum du DataFrame

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()

Vous voulez les deux meilleurs âges, c'est-à-dire 18, 23 dans la liste, comment y parvenir?

Remarque: DataFrame - DF Contient des doublons d'âge, c'est-à-dire 18 et 23 répétés deux fois, ont besoin de valeurs uniques.

pythonpython-3.xpandasdataframepandas-groupby
9
SPy

Vous pouvez utiliser nsmallest(..) [pandas-doc] :

df.nsmallest(2, 'Age')

Pour les données d'échantillon données, cela nous donne:

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

Ou si vous n'avez besoin que de la valeur de la colonne Age:

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

ou vous pouvez l'envelopper dans une liste:

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

Vous pouvez obtenir les valeurs n les plus petites uniques, en construisant d'abord un Series avec des valeurs uniques:

>>> 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
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Willem Van Onsem

La bonne chose est d'utiliser nsmallest, ici je montre une autre façon: DataFrame.sort_values + DataFrame.head

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

[~ # ~] mis à jour [~ # ~]

S'il y a doublons , nous pourrions utiliser Series.drop_duplicates précédemment:

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

ou np.sort + np.unique

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