获取行最小值及其对应列名的Python教程

本文档旨在介绍如何使用Python的pandas库，在一个DataFrame中查找每一行的最小值，并同时获取与该最小值关联的列名。通过示例代码，我们将演示如何高效地实现这一目标，并提供必要的解释和注意事项，帮助读者理解和应用该方法。

使用pandas获取行最小值及其对应列名

在数据分析中，经常需要找出DataFrame每一行的最小值，并进一步获取该最小值对应的列名。以下提供一种简洁高效的实现方法，使用pandas库可以轻松完成此任务。

示例代码

假设我们有以下DataFrame：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'Item1': ['A', 'B', 'C', 'D'],
   'Value1': [1,4,5,7],
   'Item2': ['F', 'G', 'H', 'I'],
   'Value2': [0,4,8,12],
   'Item3': ['K', 'L', 'M', 'N'],
   'Value3': [2.7,3.4,6.2,8.1],
   })

print(df)

输出：

  Item1  Value1 Item2  Value2 Item3  Value3
0     A       1     F       0     K     2.7
1     B       4     G       4     L     3.4
2     C       5     H       8     M     6.2
3     D       7     I      12     N     8.1

我们的目标是找到每一行Value1, Value2, Value3中的最小值，并获取对应的Item列的值。

实现步骤

1. 确定数值列： 首先，定义包含数值的列名列表。

   c = ['Value1', 'Value2', 'Value3']

   登录后复制

2. 查找最小值的列索引： 使用idxmin(1)方法找到每一行最小值对应的列名。1表示按行查找。

   x, y = range(len(df)), df[c].idxmin(1)
   print(y)

   登录后复制

   输出：

   0    Value2
   1    Value3
   2    Value1
   3    Value1
   dtype: object

   登录后复制

3. 获取最小值： 使用df.values和df.columns.get_indexer_for(y)方法获取最小值。

   

   NameGPT名称生成器

   免费AI公司名称生成器，AI在线生成企业名称，注册公司名称起名大全。

   0

   查看详情

   df['Min_Value'] = df.values[x, df.columns.get_indexer_for(y)]
   print(df)

   登录后复制

   输出：

     Item1  Value1 Item2  Value2 Item3  Value3  Min_Value
   0     A       1     F       0     K     2.7        0.0
   1     B       4     G       4     L     3.4        3.4
   2     C       5     H       8     M     6.2        5.0
   3     D       7     I      12     N     8.1        7.0

   登录后复制

4. 获取对应的Item： 将Value替换为Item，然后使用类似的方法获取对应的Item。

   yi = y.str.replace('Value', 'Item')
   df['Min_Item'] = df.values[x, df.columns.get_indexer_for(yi)]
   print(df)

   登录后复制

   输出：

     Item1  Value1 Item2  Value2 Item3  Value3  Min_Value Min_Item
   0     A       1     F       0     K     2.7        0.0        F
   1     B       4     G       4     L     3.4        3.4        L
   2     C       5     H       8     M     6.2        5.0    Item1
   3     D       7     I      12     N     8.1        7.0    Item1

   登录后复制

   注意到，当最小值是Value1时，对应的Min_Item是Item1，但我们期望得到的是A，B等。需要对代码进行修正。

5. 修正Item列的获取: 找到最小值对应列的索引后，需要根据这个索引，结合原始DataFrame的结构，来确定对应的Item列。这里可以写一个函数来实现，以避免硬编码列名。

   def get_corresponding_item(row):
       min_value_col = row['min_value_col'] # 最小值对应的列名
       item_col = min_value_col.replace('Value', 'Item') # 将Value替换为Item
       # 获取Item列对应的索引
       item_index = df.columns.get_loc(item_col)
   
       # 返回对应的Item值
       return row[item_index]
   
   # 获取每一行最小值对应的列名
   df['min_value_col'] = df[c].idxmin(axis=1)
   
   # 应用函数获取对应的Item值
   df['Min_Item'] = df.apply(get_corresponding_item, axis=1)
   df = df.drop(columns=['min_value_col'])
   
   print(df)

   登录后复制

   输出：

     Item1  Value1 Item2  Value2 Item3  Value3  Min_Value Min_Item
   0     A       1     F       0     K     2.7        0.0        F
   1     B       4     G       4     L     3.4        3.4        L
   2     C       5     H       8     M     6.2        5.0        C
   3     D       7     I      12     N     8.1        7.0        D

   登录后复制

完整代码

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'Item1': ['A', 'B', 'C', 'D'],
   'Value1': [1,4,5,7],
   'Item2': ['F', 'G', 'H', 'I'],
   'Value2': [0,4,8,12],
   'Item3': ['K', 'L', 'M', 'N'],
   'Value3': [2.7,3.4,6.2,8.1],
   })

c = ['Value1', 'Value2', 'Value3']
x, y = range(len(df)), df[c].idxmin(1)

df['Min_Value'] = df.values[x, df.columns.get_indexer_for(y)]

def get_corresponding_item(row):
    min_value_col = row['min_value_col'] # 最小值对应的列名
    item_col = min_value_col.replace('Value', 'Item') # 将Value替换为Item
    # 获取Item列对应的索引
    item_index = df.columns.get_loc(item_col)

    # 返回对应的Item值
    return row[item_index]

# 获取每一行最小值对应的列名
df['min_value_col'] = df[c].idxmin(axis=1)

# 应用函数获取对应的Item值
df['Min_Item'] = df.apply(get_corresponding_item, axis=1)
df = df.drop(columns=['min_value_col'])

print(df)

注意事项

• 确保数值列的数据类型一致，以便正确比较。
• 如果存在多个最小值，idxmin() 返回第一个出现的最小值的列名。
• get_indexer_for() 方法可以高效地获取列名对应的索引。
• 根据实际DataFrame的结构调整代码，特别是Item列的获取方式。

总结

通过上述方法，我们可以方便地获取DataFrame每一行的最小值及其对应的列名。这种方法简洁高效，适用于各种规模的数据集。在实际应用中，可以根据具体需求进行调整和优化。

以上就是获取行最小值及其对应列名的Python教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！