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Pandas選択した行と列のmin（）

たとえば、次のように、最小の1行といくつかの列のみを含む列を作成しようとしています。

    A0      A1      A2      B0      B1      B2      C0      C1
0   0.84    0.47    0.55    0.46    0.76    0.42    0.24    0.75
1   0.43    0.47    0.93    0.39    0.58    0.83    0.35    0.39
2   0.12    0.17    0.35    0.00    0.19    0.22    0.93    0.73
3   0.95    0.56    0.84    0.74    0.52    0.51    0.28    0.03
4   0.73    0.19    0.88    0.51    0.73    0.69    0.74    0.61
5   0.18    0.46    0.62    0.84    0.68    0.17    0.02    0.53
6   0.38    0.55    0.80    0.87    0.01    0.88    0.56    0.72

ここでは、列B0、B1、B2の各行の最小値を含む列を作成しようとしています。

出力は次のようになります。

    A0      A1      A2      B0      B1      B2      C0      C1      Minimum
0   0.84    0.47    0.55    0.46    0.76    0.42    0.24    0.75    0.42
1   0.43    0.47    0.93    0.39    0.58    0.83    0.35    0.39    0.39
2   0.12    0.17    0.35    0.00    0.19    0.22    0.93    0.73    0.00
3   0.95    0.56    0.84    0.74    0.52    0.51    0.28    0.03    0.51
4   0.73    0.19    0.88    0.51    0.73    0.69    0.74    0.61    0.51
5   0.18    0.46    0.62    0.84    0.68    0.17    0.02    0.53    0.17
6   0.38    0.55    0.80    0.87    0.01    0.88    0.56    0.72    0.01

ここにコードの一部がありますが、それは私がやりたいことをしていません：

for i in range(0,2):
    df['Minimum'] = df.loc[0,'B'+str(i)].min()
pythonpandasrowminimumcalculated-columns
20
yash.trojan.25

これは1行で、axisにmin引数を使用して、下ではなく列全体で機能するように指示する必要があります。

df['Minimum'] = df.loc[:, ['B0', 'B1', 'B2']].min(axis=1)

列数が異なる場合にこのソリューションを使用する必要がある場合は、forループまたはリスト内包表記を使用して列のリストを作成できます。

n_columns = 2
cols_to_use = ['B' + str(i) for i in range(n_columns)]
df['Minimum'] = df.loc[:, cols_to_use].min(axis=1)
28
Marius
df['Minimum'] = df[['B0', 'B1', 'B2']].apply(lambda x: min(x[0],x[1],x[2]), axis=1)
1
DenPO