Pandas 从字典中添加最小值列

Question

我有一本包含项目和转换因子（乘法）的字典。我需要从 dict 的转换值之间的“Col1”列中查找 df 最小值中的每个项目。

For ex.: for Item1: 
converted Item5 = 22 * 10 = 220 
converted Item6 = 2 * 100 = 200 
converted Item4 = 205 * 1 = 205 
Min=200


import pandas as pd

data = {'Item1': {'Item5': 10, 'Item6': 100, 'Item4': 1}, 
        'Item2':  {'Item5': 10, 'Item6': 100, 'Item4': 1}, 
        'Item4':  {'Item5': 10, 'Item6': 100, 'Item9': 1}} 

data = pd.DataFrame(data)
print(data)

df=pd.DataFrame({
            'Col0':['Item1','Item2','Item3','Item4','Item5','Item6'],
            'Col1':[180,250,150,205,22,2],
            'Col2':[190,150,150,200,18,2.5]
            })
print(df)

我想要的结果：

result=pd.DataFrame({
            'Item':['Item1','Item2','Item3','Item4','Item5','Item6'],
            'Col1':[180,250,150,205,22,2],
            'Col2':[190,150,150,200,18,2.5],
            'Minc_Col1':[200,200,'NaN',200,'NaN','NaN']
            })
print(result)

Answer 1

这是一种方法：

result = df.set_index('Col0')

new_cols = ['Item', 'Price1', 'Price2']

result = (
    result.assign(
        Minc_Col1=(data.mul(data.index.map(result['Col1']), axis=0).min())
    )
    .reset_index()
    .rename(columns={f'Col{k}': v for k, v in enumerate(new_cols)})
)

输出

    Item  Price1  Price2  Minc_Col1
0  Item1     180   190.0      200.0
1  Item2     250   150.0      200.0
2  Item3     150   150.0        NaN
3  Item4     205   200.0      200.0
4  Item5      22    18.0        NaN
5  Item6       2     2.5        NaN

解释

• 首先将您的

  df

  分配给

  result

  ，以“Col0”作为索引 (

  df.set_index

  )。
• 接下来，取

  data.index

  并涂抹

  df.index.map

  ，通过

  result['Col1']

  。这将为我们提供正确的转换系数。
• 现在，我们使用

  df.mul

  将

  data

  和

  axis=0

  与因子相乘，并检索

  df.min

  以获得每列的最小值（您的

  ['Item1', 'Item2', 'Item4']

  ）。
• 将结果

  Series

  分配给

  df.assign

  。
• 其余的都是装饰性的：应用

  df.reset_index

  并使用

  df.rename

  重命名您的列。