min() 和 numpy.amin() 返回错误的最小值

Question

我有一个数据框，df:

    nEvent  hitPos        hitType   layerZ  layerIndex  trackID
0   1   2.826200e-05    1   -16.0   0              0
1   1   -9.032680e-07   0   -21.0   1              0
2   1   1.956890e-03    1   131.0   2              0
3   1   -1.329020e-03   0   151.0   3              0
4   1   1.020050e-02    1   477.0   4              0
...     ...     ...     ...     ...     ...     ...
264977  10000   2.808240e-01    3   1467.4  13             1
264978  10000   2.760670e+01    1   1973.0  14             2
264979  10000   -3.631710e-01   1   1973.0  14             1
264980  10000   -1.561740e+01   0   1960.0  15             2
264981  10000   2.442910e-01    0   1960.0  15             1

我想从“hitPos”列中找到最小值，它显然是一个带有负指数的负数。

我尝试过但未能获得最低限度的东西：

1.

df[' hitPos'].min()

输出：-47.4885

2.

np.amin(np.array(df[' hitPos']))

输出：-47.4885

我试着问 gpt，它告诉我排序，然后使用索引找到最小值。

3.

df['hitPos'].sort_values().iloc[0]

输出：-47.4885

在这一点上我没有想法。 GPT提示可能是数据本身有问题，这种情况可以在这里找到数据文件：https://drive.google.com/file/d/14GSQYdOmiyJg2aia1Tt1AgWXb8-i3S6I/view?usp=share_link to自己试试吧。