如何在不创建临时列的情况下从pandas数据框列计算最小值？

在不创建临时列的情况下，可以使用pandas库的apply函数结合lambda表达式来计算数据框列的最小值。

首先，假设我们有一个名为df的pandas数据框，其中包含多个列。我们想要计算某一列的最小值，而不创建临时列。

以下是解决方案的步骤：

1. 使用apply函数将lambda表达式应用于目标列。apply函数可以将一个函数应用于数据框的每一行或每一列。
2. 在lambda表达式中，使用min函数来计算目标列的最小值。

下面是具体的代码示例：

import pandas as pd

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

# 计算列的最小值
min_value = df['A'].apply(lambda x: min(x))

print(min_value)

输出结果为：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
Name: A, dtype: int64

在这个例子中，我们使用apply函数将lambda表达式应用于列A，并使用min函数计算每个元素的最小值。最后，我们得到了一个包含最小值的pandas序列。

需要注意的是，这种方法适用于计算单个列的最小值。如果需要计算多个列的最小值，可以在apply函数中传递一个自定义的函数来处理多个列。