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如何在 pandas 中使用 idxmin 仅选择倒数第 n 个索引?
df = data.loc[data.groupby("key1")["key2"].idxmin()]
当然只给我最后一个值。
具有以下形式的数据框:
key1 key2
a 1
a 2
a 3
b 4
b 5
c 6
期望的结果应该是:
key1 key2
a 2
b 5
最佳答案
你可以这样做:
df[df.groupby('key1')['key2'].transform(pd.DataFrame.rank) == 2]
或者
df[df.groupby('key1')['key2'].apply(lambda x: x.rank() == 2)]
输出:
key1 key2
1 a 2
4 b 5
关于python - Pandas 仅选择 idxmin+1(从第 n 个到最后一个)值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50050918/
我有一个看起来像这样的 DF: Virus Host blastRank crisprRank mashRank 0 NC_000866|1
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如何在 pandas 中使用 idxmin 仅选择倒数第 n 个索引? df = data.loc[data.groupby("key1")["key2"].idxmin()] 当然只给我最后一个值。
我想知道是否有可能同时调用 idxmin 和 min(在同一个调用/循环中)。 假设以下数据框: id option_1 option_2 option_3 option_
我是一名优秀的程序员,十分优秀!