パンダのデータフレームで最小値/最大値が発生するインデックス/インデックスのリストを返します

Question

最小値はパンダDataFrameを検索したいと思います。 df.min().min()に類似したデータフレーム全体（すべての値にわたって）の分が必要です。しかし、私はまた、この値が出現する場所のインデックスを知っている必要があります。

私は多くの異なるアプローチを試みた：

• df.where(df == (df.min().min()))、
• df.where(df == df.min().min()).notnull()（source）と
• val_mask = df == df.min().min(); df[val_mask]（source）。

これらはNaNのデータフレームを非min/boolean値で返しますが、これらの位置の（行、列）を取得する方法を見つけることはできません。

データフレームを最小/最大で検索し、オカレンスのすべての場所を含むリストを返すより洗練された方法がありますか？あなたの改訂更新に基づいて

import pandas as pd 

keys = ['x', 'y', 'z'] 
vals = [[1,2,-1], [3,5,1], [4,2,3]] 
data = dict(zip(keys,vals)) 
df = pd.DataFrame(data) 

list_of_lowest = [] 

for column_name, column in df.iteritems(): 
    if len(df[column == df.min().min()]) > 0: 
     print(column_name, column.where(column ==df.min().min()).dropna()) 
     list_of_lowest.append([column_name, column.where(column ==df.min().min()).dropna()]) 

list_of_lowest 
output: [['x', 2 -1.0 
Name: x, dtype: float64]] 

Answer 1

：

In [209]: 
keys = ['x', 'y', 'z'] 
vals = [[1,2,-1], [3,5,-1], [4,2,3]] 
data = dict(zip(keys,vals)) 
df = pd.DataFrame(data) 
df 

Out[209]: 
    x y z 
0 1 3 4 
1 2 5 2 
2 -1 -1 3 

その後、次の作業になります。

In [211]: 
df[df==df.min().min()].dropna(axis=1, thresh=1).dropna() 

Out[211]: 
    x y 
2 -1.0 -1.0 

だから、これはDFにブールのマスクを使用しています。

In [212]: 
df[df==df.min().min()] 

Out[212]: 
    x y z 
0 NaN NaN NaN 
1 NaN NaN NaN 
2 -1.0 -1.0 NaN 

dropnaとPARAM thresh=1これは、少なくとも1非NaN値を持たない列下がる：thresh=1で再び呼び出すことが

In [213]: 
df[df==df.min().min()].dropna(axis=1, thresh=1) 

Out[213]: 
    x y 
0 NaN NaN 
1 NaN NaN 
2 -1.0 -1.0 

おそらく、より安全：

In [214]: 
df[df==df.min().min()].dropna(axis=1, thresh=1).dropna(thresh=1) 

Out[214]: 
    x y 
2 -1.0 -1.0