从Pandas数据框架的某一列中获取最小的n个值

如果我们有一个Pandas数据框架，需要从某一列中获取最小的n个值，那么可以按照以下步骤进行操作：

1. 选择要获取最小值的列，假设列名为“column_name”（需要替换为实际的列名），使用Python代码如下：

column_data = df['column_name']

其中，df是Pandas数据框架的变量名，根据实际情况进行替换。

1. 对列数据进行排序，使用Python代码如下：

sorted_column_data = column_data.sort_values()

其中，sort_values()函数默认是升序排序，如果需要降序排序可以设置ascending=False。

1. 获取排序后的前n个最小值，使用Python代码如下：

n = 5 # 假设要获取前5个最小值
min_n_data = sorted_column_data.head(n)

其中，head()函数是获取DataFrame的前n行数据，如果n不指定，默认为5行。

1. 将获取到的最小值进行返回，根据实际需求进行使用，比如打印输出、保存到文件等操作。

下面为一个完整的实例，假设我们有以下的Pandas数据框架df：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'name': ['David', 'Mary', 'John', 'Lucy', 'Tom', 'Jessie'],
                   'age': [25, 30, 20, 35, 28, 32],
                   'salary': [3500, 5000, 2800, 7000, 4500, 6000]})

print(df)

输出结果为：

     name  age  salary
0   David   25    3500
1    Mary   30    5000
2    John   20    2800
3    Lucy   35    7000
4     Tom   28    4500
5  Jessie   32    6000

接下来，我们要从salary列中获取前3个最小值，代码如下：

# 选择salary列数据
salary_data = df['salary']
# 对salary列数据进行排序
sorted_salary_data = salary_data.sort_values()
# 获取排序后的前3个最小值
min_3_salary_data = sorted_salary_data.head(3)
# 打印输出最小值
print(min_3_salary_data)

输出结果为：

2    2800
0    3500
4    4500
Name: salary, dtype: int64

可以看到，我们成功地从salary列中获取了前3个最小值，并将结果打印输出。