python - 查找行值最小的 pandas DataFrame 的列名

Question

我有一个 DataFrame 如下:

X = np.array([[1.0, -20, 200, 50],
              [2.0, 19, 100, 52],
              [3.0, 17, -150, 55],
              [4.0, 20, -120, 60],
              [5.0, 21, 119, 70],
              [6.0, -15, 134, -75],
              [7.0, 9, 178, -80],
              [8.0, 10, -190, 90],
              [9.0, 19, 200, 70],
              [10.0, 20, 210, 65]])

native_id1 = ['08MB005', '08ME005', '08GD006','08GH002']
native_id2 = ['08CD001', '08EF006', '08TH002', '08LO002', '07HP003', '08IK002', '09WF001','09YU001', '05KJ008', '08LK007']
X = pd.DataFrame(X, native_id2, native_id1)

我使用了下面的函数，该函数返回与每行中的最小值相对应的列或索引的位置。

idx = np.argmin(X.values, axis=1)

返回类似的东西:

array([1, 0, 2, 2, 0, 3, 3, 2, 0, 0], dtype=int64)

我要找的是这个:

08CD001    08ME005
08EF006    08MB005
08TH002    08GD006
08LO002    08GD006
07HP003    08MB005
08IK002    08GH002
09WF001    08GH002
09YU001    08GD006
05KJ008    08MB005
08LK007    08MB005

* 已更新 *我找到了这个问题的答案，我试图找到与 Pandas 数据框每一行的最小值相对应的列名。

下面的答案有效:

df.idxmin(axis=1)

Answer 1

使用 DataFrame.idxmin ( docs ):

df.idxmin(axis=1)

等效地，您可以在 df.apply(np.argmin, axis=1) 中使用 np.argmin。但是你会收到这个警告:

FutureWarning: 'argmin' is deprecated. Use 'idxmin' instead. The behavior of 'argmin' will be corrected to return the positional minimum in the future. Use 'series.values.argmin' to get the position of the minimum now.

所以推荐idxmin