pandas DataFrame 中数据的条件选择答案

【问题标题】：Conditional selection of data in a pandas DataFramepandas DataFrame 中数据的条件选择
【发布时间】：2015-03-22 14:29:02
【问题描述】：

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 B 的值最小的值。在上述情况下，我的答案是 4，因为最小 B 值为 0。

谁能帮帮我？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

要查找 B 列中的最小值，您可以使用 df.B.min()。对于您的 DataFrame，这将返回 0。

要在 DataFrame 中的特定位置查找值，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。

此方法返回 A 中与 B 中最小值对应的所有值。如果您只需要找到其中一个值，更好的方法是使用 @aus_lacy 建议的idxmin。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一种方法：

b_min = df.B.idxmin()
a_val = df.A[b_min]

idxmin() 返回列B 中最小值的索引。然后在列A 中找到相同索引处的值。

或者如果你想要一个单行，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：

我的解决方案将返回B 的最小值所在的第一个实例，在这种情况下位于第三行，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。

【讨论】：