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在Pandas-Dataframe中获取行或列的最小值及其索引位置

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在Pandas-Dataframe中获取行或列的最小值及其索引位置，可以使用Pandas中的min()和idxmin()函数。下面将详细讲解如何使用这两个函数。

获取列的最小值及其索引位置

对于一个DataFrame中的列，可以使用min函数获取该列的最小值，使用idxmin函数获取该列最小值所在的行索引。

例如，我们有一个DataFrame如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 32, 18, 47],
    'score': [86, 73, 92, 81]
})

现在我们想获取该DataFrame中score列的最小值及其所在行的索引位置，可以使用以下代码：

min_score = df['score'].min()
min_score_idx = df['score'].idxmin()

其中，min_score存储了score列的最小值，min_score_idx存储了该最小值所在的行索引。

使用print函数输出结果：

print(f"The min value of score is {min_score}, and its index position is {min_score_idx}")

输出结果为：

The min value of score is 73, and its index position is 1

可以看到，min_score获取了score列的最小值，min_score_idx获取了该最小值所在的行索引。

获取行的最小值及其索引位置

对于一个DataFrame中的行，可以使用min函数获取该行的最小值，使用idxmin函数获取该行最小值所在的列索引。

例如，我们有一个DataFrame如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 32, 18, 47],
    'score': [86, 73, 92, 81]
}, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

现在我们想获取该DataFrame中行索引为’b’的行的最小值及其所在列的索引位置，可以使用以下代码：

min_b = df.loc['b'].min()
min_b_idx = df.loc['b'].idxmin()

其中，min_b存储了行索引为’b’的行的最小值，min_b_idx存储了该最小值所在的列索引。

使用print函数输出结果：

print(f"The min value of row 'b' is {min_b}, and its index position is {min_b_idx}")

输出结果为：

The min value of row 'b' is 73, and its index position is 'score'

可以看到，min_b获取了行索引为’b’的行的最小值，min_b_idx获取了该最小值所在的列索引。

以上就是在Pandas-Dataframe中获取行或列的最小值及其索引位置的完整攻略。

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