Exemples de codes: méthode () pour trouver min en ignorant les valeurs NaN Nous utilisons la valeur par défaut du paramètre skipna c'est-à-dire skipna = True pour trouver le min de DataFrame le long de l'axe spécifié en ignorant les valeurs de NaN. import pandas as pd df = Frame({'X': [1, 2, None, 3], 'Y': [4, 3, 7, 4]}) (skipna=True) print("Min of Columns") 0 1. 0 4. 0 1 2. 0 3. 0 2 NaN 7. 0 3 3. 0 Min of Columns X 1. 0 Y 3. 0 dtype: float64 Si nous définissons skipna = True, il ignore le NaN dans la trame de données. Il nous permet de calculer le min de DataFrame le long de l'axe de la colonne en ignorant les valeurs de NaN. import pandas as pd (skipna=False) 0 1. 0 4 1 2. 0 3 2 NaN 7 3 3. Fonction min max python. 0 4 X NaN Ici, nous obtenons une valeur de NaN pour la moyenne de la colonne X car la colonne X contient une valeur de NaN. Article connexe - Pandas DataFrame Fonction Pandas DataFrame sort_index() Fonction Pandas () Fonction Pandas () Fonction Pandas sample()
Cela donnerait l'indice le plus grand / le plus petit qui a le maximum / min (les paires sont comparées en comparant d'abord le premier élément, puis en comparant le second élément si les premiers sont identiques). Notez qu'il n'est pas nécessaire de créer réellement le tableau, car min / max autorise les générateurs en entrée. values = [3, 4, 5] (m, i) = max((v, i) for i, v in enumerate(values)) print (m, i) #(5, 2) Utilisez la fonction du module numpy import numpy as n x = ((3, 3, 4, 7, 4, 56, 65, 1)) Pour l'indice de valeur minimale: idx = (())[0] Pour l'indice de la valeur maximale: idx = (())[0] En fait, cette fonction est beaucoup plus puissante. Fonction min python.org. Vous pouvez poser toutes sortes d'opérations booléennes Pour l'indice de valeur entre 3 et 60: idx = ((x>3)&(x<60))[0] idx array([2, 3, 4, 5]) x[idx] array([ 4, 7, 4, 56]) Utilisez un tableau numpy et la fonction argmax () ([1, 2, 3]) (a) print(b) #2 Vous pouvez trouver l'index et la valeur min / max en même temps si vous énumérez les éléments de la liste, mais effectuez min / max sur les valeurs d'origine de la liste.
Merci de votre aide. Voici les résultats données: champion: 6152 3731 4215. 46 1 1. 8 4 5 Merci d'avance! Comment utiliser les fonctions Python NumPy Mean(), min() et max() ? - Autre. Cordialement, PythonNovices 30/12/2014, 12h59 #2 Salut, min() et max() s'utilise avec une liste de valeur, or, toi, tu les utilises sur la dernière valeur lue. 1 2 3 4 PSGMIN = min ( PSG) # Qu'est-ce que PSG ici? Il faut enregistrer tes valeurs dans une liste et ensuite extraire les min, max et sum de ces listes. 30/12/2014, 16h28 #3 merci beaucoup VinsS!! problème résolu. + Répondre à la discussion Cette discussion est résolue.
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