Pandas - idxmin在多个列上，并保持所有连接

基础概念

pandas 是一个强大的数据处理和分析库，广泛用于数据科学和机器学习领域。idxmin 是 pandas 中的一个方法，用于找到 DataFrame 或 Series 中最小值的索引。当在多个列上使用时，可以找到每列的最小值索引。

相关优势

1. 高效的数据处理：pandas 提供了丰富的数据操作功能，能够高效地处理大规模数据集。
2. 灵活的数据分析：idxmin 方法可以轻松找到每列的最小值索引，适用于各种数据分析场景。
3. 易于集成：pandas 可以与其他数据处理和分析工具（如 numpy、scikit-learn）无缝集成。

类型

idxmin 方法可以应用于以下类型的数据：

• DataFrame：在 DataFrame 的每列上应用 idxmin，返回每列最小值的索引。
• Series：在 Series 上应用 idxmin，返回最小值的索引。

应用场景

idxmin 在以下场景中非常有用：

1. 数据清洗：找到缺失值或异常值的位置。
2. 特征工程：识别对目标变量影响最大的特征。
3. 数据分析：快速找到数据中的极端值。

示例代码

假设我们有一个 DataFrame df，包含多个列，我们希望在每列上找到最小值的索引，并保持所有连接。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'A': [3, 2, 1],
    'B': [6, 5, 4],
    'C': [9, 8, 7]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 在每列上应用 idxmin
idxmin_indices = df.idxmin()

print(idxmin_indices)

输出

A    2
B    2
C    2
dtype: int64

遇到的问题及解决方法

问题：idxmin 返回的结果是什么？

原因：idxmin 返回的是每列最小值的索引，类型为 Series。

解决方法：直接使用 idxmin 方法即可，它会自动返回每列最小值的索引。

问题：如何在多个列上应用 idxmin 并保持所有连接？

原因：idxmin 方法可以直接应用于 DataFrame 的每列，返回每列最小值的索引。

解决方法：如示例代码所示，直接在 DataFrame 上调用 idxmin 方法即可。

参考链接

• pandas.DataFrame.idxmin
• pandas.Series.idxmin

通过以上方法，你可以轻松地在多个列上应用 idxmin 并保持所有连接。