値と量を持つデータ(行列？)から最大値や最小値を返す方法を知りたい。 Pandas やNumpyで出来ますか？

Question

Data A
値 5 4 3 2 1
量 0 3 0 1 0

Data B
値 5 4 3 2 1
量 5 2 0 1 5

このようなデータに対して、最大値と最小値を取るのに簡単な方法はなにが良いでしょうか。
つまり
Data Aでmax 4 min 2
Data Bでmax 5 min 1
と返ってくるような方法が知りたい。

Dataをpandas とかnumpyとかに入れたら出来るようになるのでしょうか？
どっちでも出来る？

何かうまい方法を教えて頂けるとありがたいです。

Answer 1

できます。

NumPy配列の行・列ごとの合計、平均、最大、最小などを算出をお読みください。

問題を読み違えていました。

以下でどうですか。

>>> import pandas as pd
>>> import io
>>>
>>> data = '''値 5 4 3 2 1
... 量 0 3 0 1 0'''
>>>
>>> with io.StringIO(data) as f:
...     df = pd.read_csv(f, sep=' +', engine='python', header=None).set_index(0).T
...
>>> print(df)
0  値  量
1   5   0
2   4   3
3   3   0
4   2   1
5   1   0
>>> MAX = df[df['量']>0]['値'].max()
>>> MIN = df[df['量']>0]['値'].min()
>>> print(MAX, MIN)
4 2

Comments

[Aki1000]

これだと、行ごとのないし列ごとの最大値、最小値を出す方法しか書いていないような……。
わたしのは
Data Aは 4の値のとこに3個 2の値のところに1個あるので最大が4、最小が2
Data Bは 5の値のとこに5個 1の値のところに5個あるので最大が5、最小が1
という風にしたいのです。
行毎の最大値や最小値が知りたいわけではないのです。

[Aki1000]

以下でどうですか。
```python
>>> import pandas as pd
>>> import io
>>>
>>> data = '''値 5 4 3 2 1
... 量 0 3 0 1 0'''
>>>
>>> with io.StringIO(data) as f:
... df = pd.read_csv(f, sep=' +', engine='python', header=None).set_index(0).T
...
>>> print(df)
0 値 量
1 5 0
2 4 3
3 3 0
4 2 1
5 1 0
>>> MAX = df[df['量']>0]['値'].max()
>>> MIN = df[df['量']>0]['値'].min()
>>> print(MAX, MIN)
4 2

ありがとうございました。これで問題なく動きました