Python中如何定位penguin_size数据集culmen_length_mm列最小值所在行？

你的代码问题在于没有正确获取数据集里的实际列数据，你定义的data_set只是一个包含列名字符串的列表，不是culmen_length_mm列的数值数据，所以np.argmin返回0是因为列表只有一个元素，自然是“最小”的。

假设你是用pandas处理penguins数据集（通常这个数据集是通过seaborn加载的），正确的做法如下：

步骤1：加载数据集（如果还没加载） #

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 加载penguins数据集
df = sns.load_dataset("penguins")

步骤2：找到最小值对应的行 #

方法一：用idxmin()获取索引，再提取整行 #

# 获取culmen_length_mm列最小值的索引
min_idx = df['culmen_length_mm'].idxmin()
# 获取该行的所有数据
min_row = df.loc[min_idx]
print(min_row)

方法二：用布尔索引筛选出所有等于最小值的行 #

（如果有多个行的数值等于最小值，这个方法会返回所有符合条件的行）

# 计算列的最小值
min_val = df['culmen_length_mm'].min()
# 筛选出所有culmen_length_mm等于最小值的行
min_rows = df[df['culmen_length_mm'] == min_val]
print(min_rows)

如果你的数据集不是用seaborn加载的，而是自己读取的csv，只需要把加载部分换成对应的pd.read_csv("your_file.csv")即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eesc