查找Pandas数据框中的最小值，并在新列上添加标签

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，特别适用于处理结构化数据。在Pandas中，可以使用min()函数来查找数据框中的最小值，并使用apply()函数将标签添加到新列上。

以下是完善且全面的答案：

Pandas数据框（DataFrame）是Pandas库中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格。数据框由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。要查找数据框中的最小值，可以使用min()函数。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查找最小值并添加标签到新列
df['min_value'] = df.apply(lambda row: min(row), axis=1)

print(df)

输出结果如下：

   A   B   C  min_value
0  1   6  11          1
1  2   7  12          2
2  3   8  13          3
3  4   9  14          4
4  5  10  15          5

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据框df，包含了三列（A、B、C）和五行数据。然后，我们使用apply()函数和lambda表达式来遍历每一行，并使用min()函数找到每一行中的最小值。最后，我们将最小值添加到新列min_value中。

Pandas的优势在于其丰富的数据处理和分析功能，可以轻松处理大规模数据集。它提供了灵活的数据选择、过滤、排序、合并等操作，以及统计分析、数据可视化等功能。Pandas还与其他数据科学库（如NumPy、Matplotlib）和机器学习库（如Scikit-learn）兼容，可以无缝集成进行数据分析和建模。

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