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Seleccionando la columna con el valor más pequeño en el marco de datos de pandas

Tengo un marco de datos de pandas con esta estructura:

df_prueba

 V | A | B | C | D -10 | nan | nan | nan | nan -9.9 | 10 | 1 | -2200 | 100 -9.8 | 11 | 2 | -2211 | 1

Me gustaría agregar una nueva columna minimum_difference que contenga el nombre de la columna con el valor absoluto más pequeño para esa fila específica (ignorando V ), así:

 V | A | B | C | D | minimum_difference -10 | nan | nan | nan | nan | nan -9.9 | 10 | 1 | -2200 | 100 | B -9.8 | 11 | 2 | -2211 | 1 | D
over 4 years ago · Santiago Trujillo
3 Respuestas
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Puede usar df.drop para omitir la columna V y df.abs para convertir los valores del marco de datos a sus equivalentes absolutos, y usar df.idxmin con axis=1 para encontrar el índice (que será un nombre de columna) del más pequeño (valor absoluto:

 df_test['minimum_difference'] = df_test.drop('V', axis=1).abs().idxmin(axis=1)

Producción:

 >>> df VABCD minimum_difference 0 -10.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1 -9.9 10.0 1.0 -2200.0 100.0 B 2 -9.8 11.0 2.0 -2211.0 1.0 D
over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar

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Puede verificar si una row contiene NaN , luego poner NaN , de lo contrario, calcule el min de la fila y coloque el índice.

 In [101]: import numpy as np In [102]: df['minimum_difference'] = np.where(df.isna().any(1), np.nan, df.abs().idxmin(1)) In [103]: df Out[103]: VABCD minimum_difference 0 -10.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1 -9.9 10.0 1.0 -2200.0 100.0 B 2 -9.8 11.0 2.0 -2211.0 1.0 D
over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar

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Aquí estoy compartiendo el fragmento de código de Mayank con poca actualización.

 In [84]: df['minimum_difference'] = df.ix[:, 1:].abs().idxmin(1) In [85]: df Out[85]: VABCD minimum_difference 0 -10.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1 -9.9 10.0 1.0 -2200.0 100.0 B 2 -9.8 11.0 2.0 -2211.0 200.0 B
over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar
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