查找全局最小熊猫的索引
假设在panda dataframe中保存了某个函数z = f(x, y)的数值数据，其中x是索引值，y是列值，dataframe由z数据填充。例如:
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
1.0 0.0 -0.002961 -0.005921 -0.008883 -0.011845 -0.014808 -0.017772
1.1 0.0 -0.002592 -0.005184 -0.007777 -0.010371 -0.012966 -0.015563
1.2 0.0 -0.002084 -0.004168 -0.006253 -0.008340 -0.010428 -0.012517
是否有一个简单的panda命令，或者可能是一个由几个简单命令组成的单行字符串，它返回与数据属性对应的(x, y)值，特别是在我的例子中是min(z)?在示例数据中，我将查找(1.0、0.6) 我只是希望有一个不涉及解析数据到其他结构的答案，因为当然，只是线性化numpy数组中的数据并将numpy数组索引与(x,y)关联。但是，如果有一些更干净/更优雅的东西是我找不到的，我很想了解一下。 问题来源StackOverflow 地址：/questions/59383558/finding-the-indexes-of-the-global-min-pandas
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import pandas as pd # df view 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 1.0 0.0 -0.002961 -0.005921 -0.008883 -0.011845 -0.014808 -0.017772 1.1 0.0 -0.002592 -0.005184 -0.007777 -0.010371 -0.012966 -0.015563 1.2 0.0 -0.002084 -0.004168 -0.006253 -0.008340 -0.010428 -0.012517 # min column min_col_name = df.min().idxmin() # min column index if needed min_col_idx = df.columns.get_loc(min_col_name) # min row index min_row_idx = df[min_col_name].idxmin()另一个选择:
(df.min(axis=1).idxmin(), df.min().idxmin())2019-12-27 10:17:38赞同 展开评论 打赏
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