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对于每一行，返回最小值的列名- pandas

对于每一行，返回最小值的列名，可以使用pandas库中的idxmin()函数来实现。idxmin()函数返回最小值所在的列名。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对每一行使用idxmin()函数获取最小值所在的列名
min_columns = df.idxmin(axis=1)

print(min_columns)

输出结果为：

0    A
1    A
2    A
dtype: object

在这个例子中，DataFrame df有3列（A、B、C），对于每一行，idxmin()函数返回最小值所在的列名。

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2.2 apply() apply()堪称pandas中最好用的方法，其使用方式跟map()很像，主要传入的主要参数都是接受输入返回输出。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果。...，对v2列进行中位数、最大值、最小值操作。...，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字： data.groupby(['year','gender']).agg( min_count

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