如何从数据框中删除最小值
How to Remove Minimum Value from a Data frame
我是数据科学的新手,但我想我在这里有疑问。
我附上了下面的图片。
Image of Described one
在上方数据框中的列 ===> 湿度、风速 (km/h)、能见度 (km) 和压力 (毫巴) 中,最小值为零。我不认为它们应该为零,如果是正确的,我如何在我的数据框中使用 pandas 将这些最小值替换为下一个最小值。或者请指正。
如果我对你的问题的理解正确,下面的方法可以解决问题:
cols = ['Humidity','Wind Speed (km/h)', 'Visibility (km)', 'Pressure (millibars)']
df_train.loc[:, cols] = df_train.loc[:,cols].apply(lambda X: applymin(X))
其中 applymin(X)
def applymin(X):
X[X==X.min()] = sorted(X.unique().tolist())[1]
return X
即只要一列最小,我们就将其替换为第二小的值。
我是数据科学的新手,但我想我在这里有疑问。 我附上了下面的图片。
Image of Described one
在上方数据框中的列 ===> 湿度、风速 (km/h)、能见度 (km) 和压力 (毫巴) 中,最小值为零。我不认为它们应该为零,如果是正确的,我如何在我的数据框中使用 pandas 将这些最小值替换为下一个最小值。或者请指正。
如果我对你的问题的理解正确,下面的方法可以解决问题:
cols = ['Humidity','Wind Speed (km/h)', 'Visibility (km)', 'Pressure (millibars)']
df_train.loc[:, cols] = df_train.loc[:,cols].apply(lambda X: applymin(X))
其中 applymin(X)
def applymin(X):
X[X==X.min()] = sorted(X.unique().tolist())[1]
return X
即只要一列最小,我们就将其替换为第二小的值。