python - 为什么 pandas dataframe describe().min 方法返回标准偏差？

Question

我正在尝试从 pandas 数据框中该列的所有值中减去每列的最小值。但是当使用 df.describe().min[columnName] 获取该列的最小值时，它会正确返回除最后一列之外的最小值，它似乎返回标准偏差。这是一个例子:

import pandas as pd
import numpy as np

# create dictionary and dataframe
dfDict = {'A': [1,2,3,4], 'B':[2,4,6,8],'C': [3,5,7,9]}
df = pd.DataFrame.from_dict(dfDict)

print(df)

输出:

   A  B  C
0  1  2  3
1  2  4  5
2  3  6  7
3  4  8  9

当我 print(df.describe()) 这个值似乎没问题时，输出:

              A         B         C
count  4.000000  4.000000  4.000000
mean   2.500000  5.000000  6.000000
std    1.290994  2.581989  2.581989
min    1.000000  2.000000  3.000000
25%    1.750000  3.500000  4.500000
50%    2.500000  5.000000  6.000000
75%    3.250000  6.500000  7.500000
max    4.000000  8.000000  9.000000

但是当我 print(df.describe().min()) 时，C 的值不是最小值而是标准差，我得到这个输出:

A    1.000000
B    2.000000
C    2.581989
dtype: float64

最终，我想从每一列中的所有值中减去该列的最小值。我试过这样做:

iterColNames = df.columns.tolist()
for colName in iterColNames:
    df[colName] = df[colName]-df.describe().min()[colName]

这会导致前两列的值很好，但最后一列的值不是很好。如果我现在 print(df)，它会给我这个输出:

     A    B         C
0  0.0  0.0  0.418011
1  1.0  2.0  2.418011
2  2.0  4.0  4.418011
3  3.0  6.0  6.418011

它应该给我以下输出的地方:

     A    B    C
0  0.0  0.0  0.0
1  1.0  2.0  2.0
2  2.0  4.0  4.0
3  3.0  6.0  6.0

这看起来很简单，但我不确定这个问题的原因是什么。感谢您的帮助!

Answer 1

print(df.describe().min())

将为 df.describe() 返回的(伪)数据帧计算最小值，这可能没有多大意义。

相反，简单

>>> df.min()
A    1
B    2
C    3

将返回列最小值。