Récupérer les données minimales d'une colonne du Dataframe Panda et ajouter le nom de la colonne

Question

J'ai les pandas suivants Serie.

    XAMS    [6.2965, 6.297, 6.298]
    XPAR    [6.2963, 6.297, 6.298]
    Name: 1, dtype: object

Ce que je veux obtenir est le Dataframe suivant ou quelque chose qui peut effectuer ce résultat.

         XPAR     XPAR/XAMS     XPAR/XAMS
XAMS    [6.2963,      6.297,     6.298]

L'idée est d'obtenir la valeur minimale et aussi d'obtenir quelles sont les séries qui font référence à cette valeur.

Avec la fonction min, j'obtiens le résultat précédent mais je ne sais pas à quelle colonne il se réfère.

Mon code :

for index, row in data.iterrows():
    data_aux = row.dropna()
    if (side == Quote.FIELD_PX_BID):
        best = data_aux.min()
    else:
        best = data.max()

Où data_aux est la première trame de données pandas que je veux vérifier.

Answer 1

Si vous avez besoin des premières valeurs minimales, des secondes et des listes similaires, utilisez-les :

df = pd.DataFrame(df['FIELD_PX_BID'].values.tolist()).min().to_frame().T
print (df)
        0      1      2
0  6.2963  6.297  6.298

Détails :

print (pd.DataFrame(df['FIELD_PX_BID'].values.tolist()))
        0      1      2
0  6.2965  6.297  6.298
1  6.2963  6.297  6.298

S'il y a une longueur maximale de la liste 3 est possible de spécifier les noms des colonnes :

df = (pd.DataFrame(df['FIELD_PX_BID'].values.tolist(), 
                   columns=['XPAR','XPAR/XAMS','XPAR/XAMS']).min().to_frame().T)
print (df)
     XPAR  XPAR/XAMS  XPAR/XAMS
0  6.2963      6.297      6.298

Answer 2

Vous pouvez essayer :

df[0].apply(pd.Series).apply(min, axis=1)

Explications :

1. transformer le list aux colonnes du cadre de données

2. Appliquer le min sur les colonnes

   Your dataframe

   df = pd.DataFrame({0:[[6.2965, 6.297, 6.298], [6.2963, 6.297, 6.298], [6.2963, 6.297, 6.298, 6.298], [6.2963, 6.297 ]]}, index=['XAMS', 'XPAR', 'XPAR2', 'XPAR3']) print(df)

   0

   XAMS [6.2965, 6.297, 6.298]

   XPAR [6.2963, 6.297, 6.298]

   XPAR2 [6.2963, 6.297, 6.298, 6.298]

   XPAR3 [6.2963, 6.297]

   Transform the list to new columns

   df = df[0].apply(pd.Series) print(df)

   0 1 2 3

   XAMS 6.2965 6.297 6.298 NaN

   XPAR 6.2963 6.297 6.298 NaN

   XPAR2 6.2963 6.297 6.298 6.298

   XPAR3 6.2963 6.297 NaN NaN

   Apply the min operator each cloumns

   df_min = df.apply(min, axis=1) print(df_min)

   XAMS 6.2965

   XPAR 6.2963

   XPAR2 6.2963

   XPAR3 6.2963

Answer 3

Supposons que sr est votre Series Je crée ici une série avec différentes longueurs pour montrer que cela fonctionne aussi dans ce cas :

sr = pd.Series([[6.2965, 6.297], [6.2963, 6.297, 6.298]], index=['XAMS', 'XPAR'])

Vous pouvez le faire :

res_sr = pd.DataFrame(ss.to_list(), columns=['XPAR','XPAR/XAMS','XPAR/XAMS']).min()

res_sr est un Series :

XPAR         6.2963
XPAR/XAMS    6.2970
XPAR/XAMS    6.2980
dtype: float64

Si vous devez le mettre en forme sous la forme d'un cadre de données avec une ligne (comme dans votre question), faites-le :

res_sr.to_frame().transpose()

Answer 4

J'ai peut-être une solution.

d       = []
frame   = []

d = list(map(list,zip(XAMS, XPAR)))

Ce morceau de code place vos valeurs de cette façon :

[[6.2965, 6.2963], [6.297, 6.297], [6.298, 6.298]]

Ensuite, vous pouvez obtenir les minimums que vous vouliez :

for pairs in d:

minimal = (min(pairs))
frame.append(minimal)

Utilisez le résultat du cadre pour construire votre cadre de données.

J'espère que cela vous aidera.