选择熊猫中已定义列的最小值和最大值的行

Question

我有以下数据框：

A,B,C,D   
10,1,2,3
 1,4,7,3
10,5,2,3
40,7,9,3
9,9,9,9

我想从前一个数据帧开始创建另一个只有两行的数据帧。这两行的选择基于“ A”列中的最小值和最大值。我想得到：

A,B,C,D   
 1,4,7,3
40,7,9,3

您认为我应该使用某种index.min e index.max，然后仅选择两行并追加，然后追加到新的数据框中吗？您还有其他建议吗？

感谢您的任何帮助， 最好的

Answer 1

IIUC，您可以简单地在OR和df.A.min()上用df.A.max()条件对数据帧进行子集化：

df = df[(df.A==df.A.min())|(df.A==df.A.max())]

---

df
    A   B   C   D
1   1   4   7   3
3   40  7   9   3

Answer 2

是的，您可以先使用idxmin/idxmax，然后再使用loc：

df.loc[df['A'].agg(['idxmin','idxmax']) ]

输出：

    A  B  C  D   
1   1  4  7  3
3  40  7  9  3

请注意，这仅给出了一行的最小值和一行的最大值。如果需要所有值，则应使用@CHRD的解决方案。