逐行最大/最小熊猫

Question

我想做这样的事情：

df['A'] = max(0, min(df.B, df.C - df.D))

但是，我得到一个ValueError （“系列的真值是模棱两可的”），我想这意味着max和min函数正在幕后进行一些布尔运算，并且这不会分布在Series上。 我知道您可以通过例如获取某些列的最小值/最大值

df[['col1','col2','col3']].max(axis = 1)

因此，我应该能够通过制作一些带有中间值的临时列来获得所需的输出，但是我想要一个直接执行此操作的干净解决方案。 如何做到这一点，而不必为多余的中间值添加额外的列？

Answer 1

max和min是内置的Python函数。 它们不是为Pandas / NumPy随附的矢量化功能而设计的。

相反，您可以使用np.maximum / np.minimum进行np.minimum元素计算：

import numpy as np

df['A'] = np.maximum(0, np.minimum(df['B'], df['C'] - df['D']))