2016-10-01 7 views
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 SGSIN VNVUT CNSHK HKHKG JPOSA 
To         
MYPKL  1  4  8  9 13 
SGSIN NaN  3  7  8 12 
VNVUT NaN NaN  3  4  8 
CNSHK  1 NaN NaN  1  5 
HKHKG NaN NaN NaN NaN  3 

ここでは、上記のデータセットにpandasを使用しています。最初の列のarg_minimumを計算し、NaNは無視します。私はNaNのpythonを含むデータセットのargmin

df[df[0]].idxmin() 

と試みたが、それは

nan 

を与えますが、私はその後、正しい結果を得ることはありません。誰か助けてくれますか?私が欲しい結果が

[0,3] 
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あなたは 'DF [DF [0]]。idxminを()'を行った結果を述べたことはありませんか? –

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df [df [0]]を実行した結果で私の質問を編集します。idxmin() – Koen

答えて

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あなたが使用することができます(この場合は)ですnumpyののargwhere

import numpy as np 

np.argwhere(df['SGSIN'].eq(df['SGSIN'].min())) 

array([[0], 
     [3]]) 
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私は申し訳ありませんが仕事はしません。私は空の文字列を得る – Koen

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@Koenあなたはあなたが行ったことを正確に表示できますか? – piRSquared

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私はnp.argwhere(df [df.columns [0]]。eq(df [df.columns [0]]。min())))を実行しました。 btw:私はPythonでパンダを使用しています – Koen

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