Pandas min()选择的行和列

Question

我正在尝试创建一个只包含一行和几列最小值的列,例如:

    A0      A1      A2      B0      B1      B2      C0      C1
0   0.84    0.47    0.55    0.46    0.76    0.42    0.24    0.75
1   0.43    0.47    0.93    0.39    0.58    0.83    0.35    0.39
2   0.12    0.17    0.35    0.00    0.19    0.22    0.93    0.73
3   0.95    0.56    0.84    0.74    0.52    0.51    0.28    0.03
4   0.73    0.19    0.88    0.51    0.73    0.69    0.74    0.61
5   0.18    0.46    0.62    0.84    0.68    0.17    0.02    0.53
6   0.38    0.55    0.80    0.87    0.01    0.88    0.56    0.72

在这里,我尝试创建一个列,其中包含列B0,B1,B2的每一行的最小值.

输出看起来像这样:

    A0      A1      A2      B0      B1      B2      C0      C1      Minimum
0   0.84    0.47    0.55    0.46    0.76    0.42    0.24    0.75    0.42
1   0.43    0.47    0.93    0.39    0.58    0.83    0.35    0.39    0.39
2   0.12    0.17    0.35    0.00    0.19    0.22    0.93    0.73    0.00
3   0.95    0.56    0.84    0.74    0.52    0.51    0.28    0.03    0.51
4   0.73    0.19    0.88    0.51    0.73    0.69    0.74    0.61    0.51
5   0.18    0.46    0.62    0.84    0.68    0.17    0.02    0.53    0.17
6   0.38    0.55    0.80    0.87    0.01    0.88    0.56    0.72    0.01

这是代码的一部分,但它没有做我想要它做的事情:

for i in range(0,2):
    df['Minimum'] = df.loc[0,'B'+str(i)].min()

Answer 1

这是一个单行,你只需要使用axis参数min来告诉它跨列而不是向下工作:

df['Minimum'] = df.loc[:, ['B0', 'B1', 'B2']].min(axis=1)

如果需要对不同数量的列使用此解决方案,可以使用for循环或列表推导来构造列列表:

n_columns = 2
cols_to_use = ['B' + str(i) for i in range(n_columns)]
df['Minimum'] = df.loc[:, cols_to_use].min(axis=1)