如何在df中创建选中列之间具有最小值的新列？

在df中创建选中列之间具有最小值的新列，可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。

首先，我们可以使用apply函数将每一行的选中列作为参数传入lambda表达式中，然后使用min函数找到最小值，最后将结果赋值给新列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选中需要比较的列
selected_columns = ['A', 'B', 'C']

# 使用apply函数和lambda表达式创建新列
df['min_value'] = df[selected_columns].apply(lambda row: min(row), axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C  min_value
0  1  4  7          1
1  2  5  8          2
2  3  6  9          3

在这个例子中，我们创建了一个包含'A'、'B'、'C'三列的DataFrame。然后，我们使用apply函数和lambda表达式，将每一行的选中列作为参数传入lambda表达式中，并使用min函数找到最小值。最后，我们将结果赋值给新列'min_value'。

这种方法适用于任意数量的选中列，可以根据实际需求进行扩展和修改。

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) 所有列的唯一值和计数选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=max) 创建一个数据透视表...的行具有相同的值。...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.

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