python - 如何找到数据框中列的最小值的第一行

Question

我有一个数据框，我试图通过减去两列的绝对差来获得最小值行，以形成第三列，我试图在其中获取 col 数据框的第一个或第二个最小值[3] 我收到一个错误。有没有更好的方法从列[3]中获取最小值的行。

df2 = df[[2,3]]
df2[4] = np.absolute(df[2] - df[3])
#lowest = df.iloc[df[6].min()]
    2   3   4
0   -111    -104    7
1   -130    110     240
2   -105    -112    7
3   -118    -100    18
4   -147    123     270
5   225     -278    503
6   102     -122    224

                2   3   4

期望结果 = 2 -105 -112 7

Answer 1

获取与系列的差异，添加Series.abs然后按 boolean indexing 中的最小值进行比较:

s = (df[2] - df[3]).abs()
df = df[s == s.min()]

如果想要新的差异列:

df['diff'] = (df[2] - df[3]).abs()
df = df[df['diff'] == df['diff'].min()]

另一个想法是通过 Series.idxmin 的最小值获取索引然后选择DataFrame.loc ，对于一行 DataFrame 是必需的 [[]]:

s = (df[2] - df[3]).abs()
df = df.loc[[s.idxmin()]]

编辑:

对于更动态的代码，如果可能的话，可以使用转换为整数:

def int_if_possible(x):
    try:
        return x.astype(int)
    except Exception:
        return x

df = df.apply(int_if_possible)