合并数据帧后如何从每个合并中选择最小值？

Question

我有一个数据框，并将该数据框分成等宽的框。

bins = np.linspace(pc13.pc1.min(), pc13.pc1.max(), 10)

pc13_bins_temp = np.array_split(pc13, 10)

现在，我想从每个bin中选择最小值，并将其添加到新的数据框中。

Answer 1

使用left

pd.cut(df['Yourvalue'],5).apply(lambda x : x.left)
Out[57]: 
0     290.414
1     290.414
2    1011.200
3    1011.200
4    3162.800
5    3162.800
Name: pass, dtype: category
Categories (5, float64): [290.414 < 1011.200 < 1728.400 < 2445.600 < 3162.800]

Answer 2

应该这样从每个容器中获取最小值。

for i in range(len(df)):
    df1 = df.append([df[i].min()], ignore_index=True)