在大 pandas DataFrame中对数据进行条件选择 [英] Conditional selection of data in a pandas DataFrame

问题描述

我的大熊猫DataFrame中有两列。

I have two columns in my pandas DataFrame.

   A      B
0  1      5
1  2      3
2  3      2
3  4      0
4  5      1

我需要A中的值，其中B的值最小。在上述情况下，我的答案将是4，因为最小B值为0。

I need the value in A where the value of B is minimum. In the above case my answer would be 4 since the minimum B value is 0.

任何人都可以帮助我吗？

Can anyone help me with it?

推荐答案

要查找列B中的最小值，可以使用 df.B.min（）。对于您的DataFrame，它返回 0 。

To find the minimum in column B, you can use df.B.min(). For your DataFrame this returns 0.

要在DataFrame的特定位置查找值，可以使用 loc ：

To find values at particular locations in a DataFrame, you can use loc:

>>> df.loc[(df.B == df.B.min()), 'A']
3    4
Name: A, dtype: int64

所以这里， loc 选出列B等于其最小值的所有行值（ df.B == df.B.min（）），并在列A中选择相应的值。

So here, loc picks out all of the rows where column B is equal to its minimum value (df.B == df.B.min()) and selects the corresponding values in column A.

此方法返回A中与B中的最小值相对应的所有值。如果只需要找到其中一个值，最好使用 idxmin 作为@ aus_lacy建议。

This method returns all values in A corresponding to the minimum value in B. If you only need to find one of the values, the better way is to use idxmin as @aus_lacy suggests.

这篇关于在大 pandas DataFrame中对数据进行条件选择的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！