解决方案

Question

我一直在浏览我的问题的答案，但我似乎无法找到合适的解决方案。我有一个带距离的数据帧（NxN单元格），我找到整个数据帧的最小距离： min_distance = distances.values.min（）现在我需要找到min_distance的位置（数据帧的哪一行和哪一列）。有什么想法吗？

修改

最小代码

import numpy as np
import pandas as pd

distances=[]
for i in range(5):
    distances.append([])
    for j in range(5):
        distances[i].append(np.random.randint(10))
distances=pd.DataFrame(distances)
min_distance = distances.values.min()
print "Minimum=", min_distance
print "Location of minimum value="

Answer 1

我取决于您希望结果的形式。但是，一种非常直接的方法是使用stack和idxmin。

像这样：

设置

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[2, 2, 2], [2, 1, 2], [2, 2, 2]],
                  columns=list('ABC'), index=list('abc'))

print df

   A  B  C
a  2  2  2
b  2  1  2
c  2  2  2

我们应该期望最小值为1且位置为行b列B

解决方案

df.stack().idxmin()

('b', 'B')

现在你可以操纵它以任何其他方式提供这个。这只是提供一个元组。

Answer 2

生成示例：

N = 4
df = pd.DataFrame(np.random.rand(N,N))

查找展平数据框的最小索引：

idx_min = df.values.flatten().argmin()

用于获取行号和列号的简单算术：

row = ((idx_min + 1) // N) - 1
column = idx_min - (row * N)

在距离的数据帧中查找特定值的位置

2 个答案:

设置

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