在 pandas DataFrame 中有条件地选择数据
Conditional selection of data in a pandas DataFrame
我的 pandas DataFrame 中有两列。
A B
0 1 5
1 2 3
2 3 2
3 4 0
4 5 1
我需要 A 中的值，其中 B 的值最小。在上述情况下，我的答案是 4，因为最小 B 值是 0。
有人可以帮我吗？
要在 B 列中找到最小值，您可以使用 df.B.min()。对于你的 DataFrame 这个 returns 0.
要查找 DataFrame 中特定位置的值，您可以使用 loc:
>>> df.loc[(df.B == df.B.min()), 'A']
3 4
Name: A, dtype: int64
所以在这里，loc 挑选出 B 列等于其最小值 (df.B == df.B.min()) 的所有行，并在 A 列中选择相应的值。
这种方法returnsA中的所有值对应B中的最小值。如果只需要找到其中一个值，更好的方法是使用idxmin作为@aus_lacy 建议。
这是一种方法：
b_min = df.B.idxmin()
a_val = df.A[b_min]
idxmin() returns 列 B 中最小值的索引。然后，您在 A.
列的同一索引处找到该值
或者如果你想要一行，尽管可读性较差，你可以这样做：
a_val = df.A[df.B.idxmin()]
此外，作为免责声明，此解决方案假定第 B 列中的最小值是唯一的。例如，如果您有一个如下所示的数据集：
A B
1 2
2 5
3 0
4 3
5 0
我的解决方案是 return 第一个实例 B 的最小值所在的位置，在本例中位于第三行，并且对应的 A 值为 3。如果您认为 B 的最小值不是唯一的，那么您应该使用@ajcr 的解决方案。
我的 pandas DataFrame 中有两列。
A B
0 1 5
1 2 3
2 3 2
3 4 0
4 5 1
我需要 A 中的值，其中 B 的值最小。在上述情况下，我的答案是 4，因为最小 B 值是 0。
有人可以帮我吗？
要在 B 列中找到最小值，您可以使用 df.B.min()。对于你的 DataFrame 这个 returns 0.
要查找 DataFrame 中特定位置的值，您可以使用 loc:
>>> df.loc[(df.B == df.B.min()), 'A']
3 4
Name: A, dtype: int64
所以在这里，loc 挑选出 B 列等于其最小值 (df.B == df.B.min()) 的所有行，并在 A 列中选择相应的值。
这种方法returnsA中的所有值对应B中的最小值。如果只需要找到其中一个值，更好的方法是使用idxmin作为@aus_lacy 建议。
这是一种方法：
b_min = df.B.idxmin()
a_val = df.A[b_min]
idxmin() returns 列 B 中最小值的索引。然后，您在 A.
或者如果你想要一行，尽管可读性较差，你可以这样做：
a_val = df.A[df.B.idxmin()]
此外，作为免责声明，此解决方案假定第 B 列中的最小值是唯一的。例如，如果您有一个如下所示的数据集：
A B
1 2
2 5
3 0
4 3
5 0
我的解决方案是 return 第一个实例 B 的最小值所在的位置，在本例中位于第三行，并且对应的 A 值为 3。如果您认为 B 的最小值不是唯一的，那么您应该使用@ajcr 的解决方案。