python - 在 Pandas 数据框中选择具有最小值的列

Question

我有一个具有这种结构的 Pandas 数据框:

df_test

V       |  A    | B   |  C      |  D
-10     |  nan  | nan |  nan    |  nan  
-9.9    |  10   | 1   |  -2200  |  100
-9.8    |  11   | 2   |  -2211  |  1

我想添加一个新列 minimum_difference，其中包含该特定行的绝对值最小的列名(忽略 V)，如下所示:

V       |  A    | B   |  C      |  D    | minimum_difference
-10     |  nan  | nan |  nan    |  nan  | nan
-9.9    |  10   | 1   |  -2200  |  100  | B
-9.8    |  11   | 2   |  -2211  |  1    | D

Answer 1

您可以使用 df.drop跳过 V 列，和 df.abs将数据框的值转换为绝对值，并使用 df.idxmin用 axis=1 找到最小(绝对)值的索引(这将是一个列名):

df_test['minimum_difference'] = df_test.drop('V', axis=1).abs().idxmin(axis=1)

输出:

>>> df
      V     A    B       C      D minimum_difference
0 -10.0   NaN  NaN     NaN    NaN                NaN
1  -9.9  10.0  1.0 -2200.0  100.0                  B
2  -9.8  11.0  2.0 -2211.0    1.0                  D