对不起，我找不到合适的标题。随时更改它。
这是我的示例数据框
ID,Val1,Val2,Val3
1,10,9,11
2,14,15,16
3,17,18,1
1,22,25,3
我想检查ID以外的每一列的逐行值，如果最小数量大于4，那么我想删除那些列。 在这种情况下，ID 1（top）和ID 2的最小值大于4。因此，我想从数据帧中删除这两行。
我无法检查使用列的名称，因为在我的实际数据框中，我将有100列，而我什至不知道它们的名称。
要查找每行的最小值，我正在使用idxmin。
df1 = df.set_index('ID').idxmin(axis=1).reset_index(name= 'New')
我有这个输出
ID New
1 Val2
2 Val1
3 Val3
1 Val3
我的问题是，有没有一种方法可以跟踪与这些新输出相对应的值，以便可以简单地应用(df1['New] > some conditions)并根据条件删除那些行。
例如，在这种情况下，最终输出将是（在删除那些行的最小数量大于4之后）
ID New
3 Val3
1 Val3
或者还有其他更简单的方法吗？
答案 0 :(得分：2)
您可以对第一个数据帧进行min
df1.loc[df.iloc[:,1:].min(1)<4]
Out[270]:
ID New
2 3 Val3
3 1 Val3