一个DataFrame每列的最大值和最小值

Question

给定数据框“x”：

    col1 col2 col3 col4
    0     5   -2    1 
   -5     2   -1    9
    3    -7    3    5

我如何获取每一列的最小值和最大值对呢？结果应该是：

list = [ [-5 , 3], [-7 , 5], [-2 , 3], [1 , 9] ]

- Yari

Answer 1

您可以定义一个函数并调用 apply，将函数名称作为参数传递，这将创建一个以最小值和最大值为索引名称的数据框：

您可以定义一个函数并调用apply，将函数名称作为参数传递，这将创建一个以最小值和最大值为索引名称的数据框：

In [203]:

def minMax(x):
    return pd.Series(index=['min','max'],data=[x.min(),x.max()])


df.apply(minMax)
Out[203]:
     col1  col2  col3  col4
min    -5    -7    -2     1
max     3     5     3     9

如果您坚持要一个嵌套列表，我们可以转置数据框并将值转换为列表：

In [206]:

def minMax(x):
    return pd.Series(index=['min','max'],data=[x.min(),x.max()])


df.apply(minMax).T.values.tolist()
Out[206]:
[[-5, 3], [-7, 5], [-2, 3], [1, 9]]

这个函数本身并不是完全必要的，因为你可以使用 Lambda 表达式代替：

In [209]:

df.apply(lambda x: pd.Series([x.min(), x.max()])).T.values.tolist()
Out[209]:
[[-5, 3], [-7, 5], [-2, 3], [1, 9]]

请注意，您也可以使用describe和loc来获取您想要的内容：

In [212]:

df.describe().loc[['min','max']]
Out[212]:
     col1  col2  col3  col4
min    -5    -7    -2     1
max     3     5     3     9

- EdChum

Answer 2

Pandas 引入了数据框的agg方法，使这个过程更加容易:

df.agg([min, max])
Out[207]: 
     col1  col2  col3  col4
min    -5    -7    -2     1
max     3    49     6     9

就这些了。如果需要，可以按照被接受的答案中所述将其转换为列表。作为额外奖励，这也可以与groupby一起使用（而apply方法则无法很好地处理groupby）：

df.groupby(by='col1').agg([min, max])
Out[208]: 
     col2     col3     col4    
      min max  min max  min max
col1                           
-5      2   2   -1  -1    9   9
 0      5  49   -2   6    1   6
 3     -7  -7    3   3    5   5

- MightyCurious

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最好的方式。谢谢！ - falselight

Answer 3

>>> df = pd.DataFrame([[0, 5], [-5, 2], [3, -7]])
>>> list = [ [min, max] for min, max in zip(df.min(), df.max()) ]
>>> list
[[-5, 3], [-7, 5]]

另外注意：您可能会发现DataFrame.describe方法很有帮助：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.DataFrame.describe.html

- grechut