3
我有一个以下数据并需要在第一步骤中找到的行之间min
值而不0.00
计算没有“零”值的熊猫的最小值?
HOME_48 HOME_24 HOME_12 HOME_03 HOME_01 HOME_00 HOME
0.00 1.54 2.02 1.84 1.84 1.84 1.84
0.00 1.47 1.76 1.89 2.56 2.56 2.56
0.00 2.02 2.50 2.56 1.89 1.92 1.92
后来我需要计算min
和max
之间Δ-diff时,但如果我使用下面的代码,最终结果是不能接受的
df['HOME_MIN'] = df.loc[:, COL_HOME].min(axis=1)
我不想使用以下招数:
df = df.replace(0, np.NaN)
因为有时极端值可能相等,如0.01
,0.02
- 这些值也不正确。
如何添加条件跳过0.00
| 0.01
值?
注意:正确的过滤器是
df[df[COL_HOME].min(axis=1) > 0.03].loc[:, COL_HOME].min(axis=1)
我需要在'df.loc [:,COL_HOME] .min(axis = 1)'特定列中找到'min'值。我如何修改你的例子? – SpanishBoy
您可以在过滤后选择,例如'df ['HOME_MIN'] = df [df> 0.03] .loc [:, COL_HOME] .doc [:, COL_HOME] .min(axis = 1)' – chrisb
.min(axis = 1)',并在输出http://screencast.com/t/fD5rcmb7中挣扎。 – SpanishBoy