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python - 如何在熊猫数据框的每一行中找到选定列中的两个最低值？

问题描述

在计算成绩时，我会去掉每个学生的两个最低作业分数。此处显示了示例数据框：

df=pd.DataFrame([[10, 9, 10, 5, 7], [8, 7, 9, 9, 4], [10, 10, 7, 0, 8],
                [5, 9, 7, 6, 3], [10, 5, 0, 8, 10], [8, 9, 10, 10, 10]],
               columns=['HW1', 'HW2', 'HW3', 'HW4', 'HW5'],
               index=['Aaron', 'Bridget', 'Charles', 'Donna', 'Evan', 'Francesca'])

df

实际的数据框包含比这更多的列（用于测试、报告等），但这是家庭作业，我需要找到每条记录的两个最低分数。

我想在数据框中添加两列，['Lowest'] 和 ['Second_Lowest']，并分别在这些列中指示每个学生的最低分数和第二低分数。

我使用 .min() 方法尝试了以下代码以获取最小值，但出现错误：

df['Lowest_HW'] = df[['HW1', 'HW2', 'HW3', 'HW4', 'HW5']].min()

df.head()

在此处输入图像描述

所以对于 Aaron，Lowest 的值为 5，Second_Lowest 的值为 7；对于 Francesca，Lowest 为 8，Second_Lowest 为 9。

显然， .min() 方法的代码不正确，我对找到第二低的值完全一无所知。

关于如何处理这些步骤的任何建议？

标签： pythonpandasminimumdata-wrangling

解决方案

您可以使用np.sort并仅选择前 2 列来同时创建最低的两列：

df['lowest'], df['second_lowest'] = np.sort(df, axis=1)[:, :2].T
print (df)
           HW1  HW2  HW3  HW4  HW5  lowest  second_lowest
Aaron       10    9   10    5    7       5              7
Bridget      8    7    9    9    4       4              7
Charles     10   10    7    0    8       0              7
Donna        5    9    7    6    3       3              5
Evan        10    5    0    8   10       0              5
Francesca    8    9   10   10   10       8              9

但是如果你的意思是在没有这两个最低值的情况下得到总和，那么不要创建上述列并执行

df['sum_without_2lowest'] = np.sort(df, axis=1)[:, 2:].sum(1)
print (df)
           HW1  HW2  HW3  HW4  HW5  sum_without_2lowest
Aaron       10    9   10    5    7                   29
Bridget      8    7    9    9    4                   26
Charles     10   10    7    0    8                   28
Donna        5    9    7    6    3                   22
Evan        10    5    0    8   10                   28
Francesca    8    9   10   10   10                   30

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