编写一个 Python 代码，找到给定数据帧中每一列的第二小值

假设，你有一个数据帧，并且每一列中的第二小值的结果为：

Id       2
Salary 30000
Age    23

为了解决这个问题，我们将按照以下步骤进行操作 -

解决方案

  • 定义一个数据帧

  • 在 create lambda 函数中设置 df.apply() 函数，并将变量（如 x）设置为访问所有列，并检查表达式：

x.sort_values().unique()[1]，设置 axis=0 以返回第二小值，如：

result = df.apply(lambda x: x.sort_values().unique()[1], axis=0)

示例

让我们检查一下以下代码以更好地理解 -

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
'Salary':[20000,30000,50000,40000,80000,90000,350000,55000,60000,70000],
            'Age': [22,23,24,25,26,25,26,27,25,24]
      })
print("DataFrame is:\n",df)
print("Second lowest value of each column is:")
result = df.apply(lambda x: x.sort_values().unique()[1], axis=0)
print(result)

输出

DataFrame is:
 Id Salary Age
0 1 20000  22
1 2 30000  23
2 3 50000  24
3 4 40000  25
4 5 80000  26
5 6 90000  25
6 7 350000 26
7 8 55000  27
8 9 60000  25
9 10 70000 24
Second lowest value of each column is:
Id       2
Salary 30000
Age    23
dtype: int64

更新日期：2021 年 2 月 25 日

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