Pandas选定行和列的最小值min()

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas选定特定行和列的最小值。

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准备数据

首先，我们需要准备一组数据。我们可以使用以下代码来创建一个包含四个列的数据框：

import pandas as pd

data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 
        'Age':[28,34,29,42], 
        'Country':['US', 'Canada', 'UK', 'Australia'], 
        'Salary':[15000, 23000, 18000, 28000]}

df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个名为df的数据框，它包含四列分别是Name、Age、Country和Salary。

选择行和列

接下来，我们将选择我们想要获取最小值的行和列。我们可以使用以下代码来选择特定的列：

selected_columns = ['Age', 'Salary']
df[selected_columns]

这将返回一个只包含选定列的数据框。

为了选择特定的行，我们可以使用以下代码：

selected_rows = df[df['Name'] == 'Tom']
selected_rows

这将返回一个只包含Name为Tom的行的数据框。

获取最小值

现在我们已经选择了我们想要获取最小值的行和列，接下来我们将使用Pandas的min()函数来获取最小值。我们可以使用以下代码来获取所选列的最小值：

min_values = df[selected_columns].min()
min_values

这将返回一个只包含所选列的最小值的数据框。

要获取所选行的最小值，我们可以使用以下代码：

min_values = selected_rows[selected_columns].min()
min_values

这将返回一个只包含所选行和列的最小值的数据框。

示例

以下是一个完整的示例，展示了如何获取所选行和列的最小值：

import pandas as pd

data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 
        'Age':[28,34,29,42], 
        'Country':['US', 'Canada', 'UK', 'Australia'], 
        'Salary':[15000, 23000, 18000, 28000]}

df = pd.DataFrame(data)

selected_columns = ['Age', 'Salary']
selected_rows = df[df['Name'] == 'Tom']

min_values = df[selected_columns].min()
print(min_values)

min_values = selected_rows[selected_columns].min()
print(min_values)

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas选定特定行和列的最小值。通过选择特定的行和列，并使用Pandas的min()函数，我们可以轻松地获取所选行和列的最小值。