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本文将详细介绍如何在 Pandas 中DataFrame中找到每一行的简短，并同时提取与该微妙关联的高效非数值型项目（Item）列的值。通过示例代码，读者将学习如何利用Pandas的强大功能，结合列名转换技巧，准确地完成这一常见的数据处理任务，从而解决数据分析中常见的关联数据提取需求。

在数据处理分析中，我们经常会遇到需要从多组相关的数据关联的数值列中快速查找每行，并同时获取与该隐对应的特定标签或描述性信息。例如，在一个包含多个“项目值”对的数据集中，我们可能需要查找每行中最小的“值”，并识别出是“哪个项目”产生这个目标。本教程将指导您如何使用pandas库地实现该目标。场景描述与初始数据准备

假设我们有一个Pandas DataFrame，其中包含交错排列的“Item”和“Value”列。我们的目标是为每行找到最小的“Value”，并提取出其对应的“Item”名称。

以下是我们的示例数据：import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({ 'Item1'： ， 'Item2'： ， 'Item3'： Value2： Value3： [2.7，3.4，6.2，8.1]第0行：Value1=1， Value2=0， Value3=2.7。简单是0 (来自Value2)。对应的Item2是F。第1行：Value1=4， Value2=4， Value3=3.4。简单是3.4 (来自Value3)。对应的Item3是L。第2行：Value1=5， Value2=8， Value3=6.2。简单是5 (来自Value1)。对应的Item1是C。第3行：Value1=7， Value2=12， Value3=8.1。简单来说就是7 (来自Value1)。对应的Item1是D。

重新运行代码并观察结果：import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({ 'Item1'： ， 'Item2'： ， 'Item3'： ['K'， 'L'， 'M'， 'N']， 'Value3'： [2.7，3.4，6.2，8.1]， })# 1.定义需要比较的数值列value_cols = ['Value1'，'Value2'，'Value3']# 2. 查找每行所在的列名min_value_col_names = df[value_cols].idxmin(axis=1)# 3. 取出每行的稀疏# 使用.loc 结合min_value_col_names 直接从原始DataFrame 中取出#这种方法更直观，避免了对 df.values 的直接操作 df['Min_Value'] = df.loc[df.index， min_value_col_names.values]# 4. 将现有列的名称转换为对应的 Item 列的名称 min_item_col_names = min_value_col_names.str.replace('Value'， 'Item')# 5. 取出每行对应的“Item”值 df['Min_Item'] = df.loc[df.index， min_item_col_names.values]print(quot；\n最终结果DataFrame：quot；)print(df)登录后复制

最终结果DataFrame： Item1 Value1 Item2 Value2 Item3 Value3 Min_Value Min_Item0 A 1 F 0 K 2.7 0.0 F1 B 4 G 4 L 3.4 3.4 L2 C 5 H 8 M 6.2 5.0 C3 D 7 I 12 N 8.1 7.0 登录后复制

这个结果与原始问题中期望的输出完全一致。这里使用df.loc[df.index，series_of_column_names.values]的方式进行索引，这种方式在处理不同行需要从不同列取值时非常有效且清晰。注意事项列名约定：此方法高度依赖于“ValueX”和“ItemX”这种可预测的列名模式。如果您的列名没有这种规律，您可能需要构建一个映射字典来转换列名，或者使用更复杂的逻辑来定位对应的“Item”列。数据类型：确保您查找简单的列是数值类型。如果包含非数值数据，idxmin 可能会报错或返回非预期结果。性能：对于高效大型DataFrame，使用df.values结合Numpy索引（如df.values[x， y_col_indices]）通常比Multiple使用.loc或.apply方法更。

然而，在竞争性方面，df.loc[df.index，series_of_column_names.values]也是一个非常好的选择，而且对于大多数实际应用来说，其性能已经足够了。并简单列一下： idxmin 方法在遇到简化列时，会返回第一个出现的简化列的名称。如果您的业务逻辑需要处理所有简化列，则需要更复杂的逻辑（例如，先找到所有简化列，对每个简化列提取对应的项）。总结

本教程展示了如何在 Pandas 中DataFrame中地查找每行的高效，并同时提取与该隐关联的高效非数值型项目值。通过利用idxmin识别高效的列，并结合字符串替换技巧来定位对应的列，我们能够以简洁且高效的方式解决这一常见的数据处理挑战。掌握这种技术将有助于您更灵活地处理复杂的数据结构，并从数据中提取出更有价值的信息。

以上就是Pandas DataFrame行级简单地与对应项目值提取指南的详细内容，更多请关注乐哥常识网相关其他文章！ 相关标签： app排列 numpy pandas 数据类型 字符串 数据结构 值类型 数据分析