我有一个数据框,其中 a、b、c 列包含如下整数和字符串:
a | b | c
0.82 | 1.17 | 2.05
0.02 | ND | ND
2.00 | 1.08 | 0.02*
我需要找到每一行的最小值/最大值,并用相应的值填充标题为“Min”/“Max”的新第四/第五列,同时将 ND 视为最小值。我可以用
找到第一行的最小值/最大值df.loc[["a", "b", "c"]].min(axis=1)
#and max(axis=1)
第二个工作
df.loc[((data["a"].isin(["ND"])) | (data["b"].isin(["ND"])) |
(data["c"].isin(["ND"])), "Min"] = "ND"
但不知道我应该为第三行的 0.02* 做什么。我需要对整数进行比较,但在填充“Min”列时保持值不变,因此最终结果看起来像
a | b | c | Min | Max
0.82 | 1.17 | 2.05 | 0.82 | 2.05
0.02 | ND | ND | ND | 0.02
2.00 | 1.08 | 0.02* | 0.02* | 2
我的整个数据框中有 200 多个带有 * 的值,因此无法手动替换。我考虑过先删除 *,但不确定在必须填充最小/最大列时如何恢复它们。
如果有人对此有任何解决方法,我们将不胜感激,谢谢。
最佳答案
看来您需要对数据进行一些整理。几个 df.replace
调用应该可以做到这一点:
df = df.astype(str).replace('ND', np.nan)\
.replace('\*', '', regex=True).astype(float)
print(df)
a b c
0 0.82 1.17 2.05
1 0.02 NaN NaN
2 2.0 1.08 0.02
现在,应用 max
和 min
:
df['Max'] = df.max(1)
df['Min'] = df.min(1)
print(df)
a b c Max Min
0 0.82 1.17 2.05 2.05 0.82
1 0.02 NaN NaN 0.02 0.02
2 2.00 1.08 0.02 2.00 0.02
基于您的约束的更新:
dftemp = df.astype(str).replace('ND', -np.inf)\
.replace('\*', '', regex=True).astype(float)
df['Max'] = dftemp.max(1)
df['Min'] = dftemp.min(1).replace(-np.inf, 'ND')
print(df)
a b c Max Min
0 0.82 1.17 2.05 2.05 0.82
1 0.02 ND ND 0.02 ND
2 2.0 1.08 0.02* 2.00 0.02
关于python - 在包含整数和字符串混合的数据框中查找最小/最大值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45948104/