获得熊猫矢量化的最小值答案

【问题标题】：get the miniumum value in pandas vectorization获得熊猫矢量化的最小值
【发布时间】：2022-11-16 21:05:41
【问题描述】：

我正在创建一个基于其他 2 个列但也有一个额外条件的列：

df['C'] = min((df['B'] - df['A']) , 0)

新列是 A 和 B 相减，但如果值为负，则必须为 0。不幸的是，上述功能不起作用。谁能帮忙？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用 df.clip 设置数据的下限（即任何低于 0 的数据都显示为 0）：

df['C'] = (df['B'] - df['A']).clip(lower=0)

注意：如果你不想要任何底片，你最初的想法应该使用 max 而不是 min。负数 < 0，它将保持负数。您最终会将所有正数替换为 0 而不是负数（例如 min(-5, 0) 将输出 -5）

【讨论】：

【解决方案2】：

使用np.maximum：

df['C'] = np.maximum((df['B'] - df['A']) , 0)

【讨论】：