我有一个通过df.pivot创建的数据框:typestartendF_Typeto_dateA20150908143000345316B20150908140300NaN48020150908140600NaN12020150908143000107438803C20150908140100NaN171520150908140200NaN106220150908141000NaN14520150908141500418NaN20150908141800NaN4502015090814290019731499201509081430001952216659D201509081430004

我想知道是否有可能同时调用idxmin和min(在同一个调用/循环中)。假设以下数据框:idoption_1option_2option_3option_40010.0NaNNaN110.011NaN20.0200.0NaN22NaN300.030.0NaN33400.0NaNNaN40.044600.0700.050.050.0我想计算option_系列的最小值(min)和包含它的列(idxmin):idoption_1option_2option_3option_4min_columnmin_value0010.0NaNNaN110.0option_110.011NaN20.020

如何找到特定列的值最大的行？df.max()会给我每一列的最大值，我不知道如何得到对应的行。 最佳答案 使用Pandasidxmax功能。很简单:>>>importpandas>>>importnumpyasnp>>>df=pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C'])>>>dfABC01.232853-1.979459-0.57362610.1407670.3949401.06889020.7420231.343977-0.57974532.125299-0

如何找到特定列的值最大的行？df.max()会给我每一列的最大值，我不知道如何得到对应的行。 最佳答案 使用Pandasidxmax功能。很简单:>>>importpandas>>>importnumpyasnp>>>df=pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C'])>>>dfABC01.232853-1.979459-0.57362610.1407670.3949401.06889020.7420231.343977-0.57974532.125299-0