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如何在Python中从Pandas数据框中获取最小值？

  • Post category:Python

在Python中，从Pandas数据框中获取最小值有多种方法，下面给出几个示例：

方法一：使用min()函数

可以使用min()函数来获取Pandas数据框中的最小值，使用示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [4, 3, 2, 1]
})

# 获取B列的最小值
min_b = df['B'].min()

print('B列的最小值为：', min_b)

运行结果为：

B列的最小值为： 1

方法二：使用numpy库中的min()函数

还可以使用numpy库中的min()函数来获取Pandas数据框中的最小值，使用示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [4, 3, 2, 1]
})

# 获取B列的最小值
min_b = np.min(df['B'])

print('B列的最小值为：', min_b)

运行结果与上例相同。

方法三：使用apply()函数

还可以使用apply()函数来获取Pandas数据框中每列的最小值，使用示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [4, 3, 2, 1]
})

# 获取每列的最小值
min_values = df.apply(min)

print('每列的最小值为：\n', min_values)

运行结果为：

每列的最小值为：
A    1
B    1
dtype: int64

这里使用了apply()函数来遍历数据框中的各列，并调用min()函数获取每列的最小值。最终的结果是一个Pandas系列，其中每个元素代表各列的最小值。

以上就是在Python中从Pandas数据框中获取最小值的几种方法，可以根据具体需求选择相应的方法。

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