如何在 pandas DataFrame 中找到第二个最小值的索引？

Question

我有一个 DataFrame，前 5 行看起来像：

              High        Low          Open     Close    Volume Adj Close
Date                        
2003-12-01  1.204007    1.194401    1.203398    1.196501    0.0 1.196501
2003-12-02  1.210903    1.194600    1.196101    1.208897    0.0 1.208897
2003-12-03  1.213003    1.207700    1.209000    1.212298    0.0 1.212298
2003-12-04  1.214403    1.204398    1.212004    1.208094    0.0 1.208094
2003-12-05  1.219096    1.206593    1.207802    1.218695    0.0 1.218695

在绘制“低”之后，有两个荒谬的极端值。

我知道如何使用data[['Low']].idxmin()找到最低的，但是如何在不删除第一个最小值的情况下找到第二个最小值？

Answer 1

您可以尝试使用带有head的sort_values

df.low.sort_values().head(2).index[1]

Answer 2

您可以使用nsmallest获得具有最低值的两个值

df['Low'].nsmallest(2)

要获取第二低值的索引：

df['Low'].nsmallest(2).index[1]

请注意，此方法假定没有重复值。

如果有重复，那么我们需要将索引作为列表取出。 这种方法虽然冗长，但将实现这一目标。

df.reset_index().sort_values(by='A').groupby('A')['index'].apply(list).reset_index().iloc[1]['index']